众所周知的是所谓的隐

asimk13

目的是识别一群人中的父亲。在符号系统中专家们确立了父亲概念代表人概念的特殊化的规则即与另一个人他的孩子至少有一种亲子关系的男性。如果存储了这样的规则系统就可以回答对父亲的搜索查询即使搜索的数据中没有指定属性父亲但只存在关于人与人之间存在什么关系以及人们具有什么性别的信息。然而在子符号系统中专家可以使用所谓的支持向量机或人工神经网络来完成相同的任务。

这两种方法都是专家经常成功使用的将数据自动分类分类到特定类别的方法。原则上这些程序也适用于将人分为父亲和非父亲。为此支持向量机以平面所 意大利 WhatsApp 号码列表 谓的超平面的形式划分多维数据空间该平面将父亲组和非父亲组分开。在二维的简化示例中这意味着坐标系中的点表示要评估的数据并且使用这些点来确定将点分为两类父亲非父亲的直线。神经网络以完全不同的方式解决父亲非父亲分类即从一组网络神经元中导出这些分类。



这些代表各种数据转换。神经元被分组为层相邻层的神经元通过加权连接相互连接。因此输入网络的数据经过不同级别的神经元的处理最终激活父亲或非父亲类别。隐马尔可夫模型除了所描述的支持向量机和人工神经网络之外还有其他建模方法 马尔可夫模型它在预测维护领域发挥着特别重要的作用。基于所谓的马尔可夫性质一个数据点仅取决于先前的数据点通常还取决于个先前的数据点阶马尔可夫模型。