Innhold:
- Neural network clustering: hva er det?
- Grunnleggende metoder for neurale nettverksklynger
- Faser av å forutsi fotballkamper ved hjelp av nevrale nettverk
- Hvordan samles innsamlingen ved hjelp av klyngemetoden for neurale nettverk?
- Hvordan velge et neuralt nettverk og lage en treningsprøve?
- Hvordan sette opp trening og klyngeanalyse?
- Hvordan bruke den trådløse nettverksklyngemetoden i praksis?
Neural network clustering: hva er det?
Clustering er fordelingen av data på tvers av bestemte grupper (klynger) basert på vanlige eller lignende størrelsesattributter. Separate datavektorer som vises på grunn av driften av et neuralt nettverk, har to karakteristiske trekk:
- De er faktisk lik hverandre.
- De bestemmer selv egenskapene til klyngen deres.
Klientanalyse er en beskrivelse av de kvalitative norsk betting og kvantitative egenskapene til klynger. Det er verdifullt både i seg selv og for å jobbe med et forberedt nevralt nettverk som uavhengig distribuerer data på tvers av klynger. Hver gruppe skal inneholde eksempler som har lignende egenskaper til objektet som er under studiet. I lagsporter kan disse være statistikker om lag hvor vi forutsetter utfall.
Hvis det finnes mange slike eksempler i en klynge, kan metoder for matematisk statistikk brukes til å behandle dem. Denne tilnærmingen gjør det mulig å få sannsynlighetene for alle mulige utfall av kamper med minimal feil, forutsatt at justeringen før matchen samsvarer med en bestemt klynge.
Grunnleggende metoder for neurale nettverksklynger
Prediksjon av fotballkamper, samt andre idretter, bør gi forskjellige muligheter for resultatene og deres sannsynlighet. Summen av disse sannsynlighetene skal alltid være lik en.
Det er 3 av de mest brukte nevrale nettverksklyngingsmetodene:
- Kohonen er nevrale nettverk;
- ART-2 (adaptive resonans neurale nettverk);
- nevrale nettverk som er basert på radielt symmetriske funksjoner.