@zubetto

Существует ли растровый подход в машинном обучении?

В таких методах как линейный классификатор, метод опорных векторов, искусственные нейроные сети осуществляется поиск плоскости или поверхности, которая разделяет точки наилучшим образом, при этом эта поверхность задаётся в вектороном или параметрическом виде. Существуют ли методы, в которых на выходе я бы получал не набор параметров, а пространственное растровое изображение, каждый воксел которого хранил бы числовое значение определяющее принадлежность всех точек, лежащих внутри данного вокселя, к тому или иному классу?
Ниже представлены собственные попытки осуществления данного подхода.
Следующие изображения были получены путем представления каждой точки в виде RBF, таким образом каждая точка получила некую область влияния, которую можно сохранить в растровом виде.
Тесты на моделях данных
Тест с реальными данными :
hw8_q5-6_f10.jpghw8_q5-6_f20.jpghw8_q5-6_f30.jpghw8_q5-6_f50.jpghw8_q5-6_f100.jpghw8_q5-6_view.jpg
  • Вопрос задан
  • 131 просмотр
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы