Skip to main content
LibreTexts - Ukrayinska

7.6: Ключові моменти в сьомому розділі

  1. Last updated
  2. Save as PDF
  • Page ID
    53733

    • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    • Що таке категорії?

      Категорії - це класи еквівалентності: набори або групи речей або абстрактні сутності, до яких ми ставимося однаково.

      (Див. «Що і чому категорії»)

    • Від чого залежить розмір класу еквівалентності?

      Розмір класу еквівалентності визначається розглянутими нами властивостями або характеристиками.

      (Див. «Що і чому категорії»)

    • Чому ми протиставляємо культурну, індивідуальну та інституційну категоризацію?

      Культурна, індивідуальна та інституційна категоризація поділяють деякі основні ідеї, але вони підкреслюють різні процеси та цілі створення категорій.

      (Див. «Що і чому категорії»)

    • Що відрізняє окремі категорії?

      Окремі категорії створюються шляхом навмисної діяльності, яка зазвичай має місце у відповідь на конкретну ситуацію.

      (Див. «Окремі категорії»)

    • Що відрізняє інституційні категорії?

      Інституційні категорії найчастіше створюються в абстрактних та інформаційно-інтенсивних областях, де потрібні однозначні та точні категорії.

      (Див. «Інституційні категорії»)

    • Яке відношення між категоріями і класифікацією?

      Суворе визначення інституційних категорій дозволяє класифікувати, систематично розподіляти ресурси категоріям в організаційній системі.

      (Див. «Інституційні категорії»)

    • Коли необхідно створювати категорії обчислювальними методами, а не людьми?

      Обчислювальні категорії створюються комп'ютерними програмами, коли кількість ресурсів, або коли кількість описів або спостережень, пов'язаних з кожним ресурсом, настільки великі, що люди не можуть думати про них ефективно.

      (Див. «Обчислювальні категорії»)

    • У чому різниця між навчанням під наглядом та без нагляду?

      У контрольованому навчанні програма машинного навчання навчається, даючи йому зразки предметів або документів, які позначені категоріями. Під час навчання без нагляду програма отримує зразки, але повинна придумати категорії самостійно.

      (Див. Навчання під наглядом та без нагляду)

    • Чому це має значення, якщо кожен ресурс у колекції має сортуваний ідентифікатор?

      Будь-яка колекція ресурсів з сортуються ідентифікаторами (алфавітними або числовими) як пов'язаною властивістю може отримати користь від використання порядку сортування як організаційного принципу.

      (Див. «Окремі властивості»)

    • Що викликає занепокоєння, коли для присвоєння категорії членства використовується лише одна властивість?

      Якщо тільки одна властивість використовується для розрізнення між деяким набором ресурсів і для створення категорій в організаційній системі, вибір властивості має вирішальне значення, оскільки різні властивості часто призводять до різних категорій.

      (Див. «Окремі властивості»)

    • Що таке ієрархічна система категорій?

      Послідовність організації рішень на основі фіксованого упорядкування властивостей ресурсу створює ієрархію, багаторівневу систему категорій.

      (Див. «Багаторівневі або ієрархічні категорії»)

    • Що можна сказати про будь-якого представника класичної категорії з точки зору того, як він представляє категорію?

      Важливим наслідком необхідного та достатнього визначення категорії є те, що кожен член категорії є однаково хорошим членом або прикладом категорії.

      (Див. «Необхідні та достатні властивості»)

    • Що таке про?

      Для більшості цілей найбільш корисною властивістю інформаційних ресурсів для їх категоризації є їх прозорість, яка безпосередньо не сприймається і яку важко охарактеризувати.

      (Див. «Межі категоризації на основі власності»)

    • Коли необхідно прийняти імовірнісний або статистичний погляд на властивості при визначенні категорій?

      У областях, де властивості не мають однієї або декількох характеристик відокремленості, сприйнятливості та необхідності, для визначення категорій необхідний імовірнісний або статистичний погляд на властивості.

      (Див. «Імовірнісні категорії та «Сімейна схожість»»)

    • Що таке сімейна схожість?

      Обмін деякими, але не всіма властивостями схожий на сімейну схожість серед членів категорії.

      (Див. «Імовірнісні категорії та «Сімейна схожість»»)

    • Що таке схожість?

      Подібність - це міра подібності між двома речами, які мають деякі характеристики, але не однакові.

      (Див. «Подібність»)

    • Які чотири психологічно мотивовані підходи пропонують різні функції для обчислення подібності?

      Підходи на основі особливостей або властивостей, геометрії, трансформації та вирівнювання або аналогії підходи - це психологічно мотивовані підходи, які пропонують різні функції для обчислення подібності.

      (Див. «Подібність»)

    • Що таке так звані «класичні категорії»?

      Класичні категорії можна точно визначити лише за допомогою декількох необхідних і достатніх властивостей.

      (Див. «Основні або природні категорії»)

    • Як широта категорії впливає на компроміс відкликання/точності?

      Більш широкі або грубозернисті категорії збільшують відкликання, але нижчу точність.

      (Див. «Відкликання/Точність компромісу»)

    • Що таке дерево рішень?

      Просте дерево рішень - це алгоритм визначення рішення шляхом прийняття послідовності логічних або майнових тестів.

      (Див. «Реалізація категорій, визначених властивостями»)

    • У чому практична користь визначення категорій за необхідними і достатніми ознаками?

      Найбільш концептуально проста і зрозуміла реалізація категорій в технологіях організації систем приймає класичне уявлення про категорії, засноване на необхідних і достатніх ознаках.

      (Див. «Реалізація категорій, визначених властивостями»)

    • Як штучні мови, такі як математичні позначення та мови програмування, дозволяють точно визначити категорії?

      Штучна мова стисло висловлює ідеї шляхом введення нових термінів або символів, що представляють складні ідеї поряд з синтаксичними механізмами об'єднання та роботи над ними.

      (Див. «Реалізація категорій, визначених властивостями»)

    • Як вчаться класифікатори Наївного Байєса?

      Наївні класифікатори Байєса дізнаються, переглядаючи умовну ймовірність кожної властивості для правильної класифікації, побачивши базові ставки класу та властивості в навчальних даних та наскільки ймовірно, що член класу має властивість.

      (Див. «Наївні класифікатори Байєса»)

    • Як методи кластеризації створюють категорії?

      Оскільки методи кластеризації не контролюються, вони створюють категорії, засновані на розрахунках подібності між ресурсами, максимізуючи схожість ресурсів всередині категорії та максимізуючи відмінності між ними.

      (Див. «Категорії, створені за допомогою кластеризації»)