2016.11월 3주차

최근접 이웃 알고리즘(KNN):데이터를 분류하는 방식<<어디에도 속하지 않은 정보를 비슷한 정보가 있는 장소로 저장하는 방식을 사용

유비추론-아리스토텔레스가 말한 유사성 법칙과 비슷하다>>두사건이 비슷한 경우 한 사건을 생각하면 다른 사건에 대한 생각도 따라 나오는 방식

Analog(모양)<->digital(숫자)

사례기반 추론법>사물의 구성 요소를 이용하여 새로운 사물의 복잡한 구조추론

backward chaining(후향 추론)>>gool-driven

forward chaining(전향 추론)>>data-diven

knowledge base-fact:p(a),g(a)/rule:p(x),g(x)>r(x)

>?. 물어보는것 p(x)>x=a (backward chaining)

>!. g(a)가 없는 상황에서 fact에 추가한다면 r(x)값을 나타내지 못하던 결과를 r(a)라 나타내며 forward chaining방식에 속하게된다.

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