[RUBY] Lernen aus den Grundlagen Lehrbuch für künstliche Intelligenz Kapitel 3 Kapitelende Probleme

Einführung

Als Studie über maschinelles Lernen lese ich "* Lernen aus den Grundlagen: Lehrbuch für künstliche Intelligenz *".

Das Merkmal dieses Buches ist, dass das Problem am Ende des Kapitels ein einfaches Programm von Python enthält.

Hier wird es mit "Ruby" kopiert.

Kapitel 3 Ende des Kapitels Problem

kneighbor.rb

itemdata = [[30, 50, 'A'], [65, 40, 'B'],
            [90, 100, 'A'], [90, 60, 'B'],
            [70, 60, 'B'], [40, 50, 'A'],
            [80, 50, 'B']]

print 'Bitte geben Sie die zu klassifizierende Höhe ein:'
h = gets.to_i
print 'Geben Sie die zu klassifizierende Oberfläche ein:'
a = gets.to_i

print itemdata.sort_by{|x, y, _| (x - h) ** 2 + (y - a) ** 2}

Dies ist ein Problem beim Erstellen eines Programms, das das Klassifizierungsproblem durch die k-Nachbarschaftsmethode löst.

• [K Nachbarschaftsmethode-Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/K%E8%BF%91%E5%82%8D%E6%B3%95#:~:text=k%E8% BF% 91% E5% 82% 8D% E6% B3% 95% EF% BC% 88% E3% 82% B1% E3% 82% A4% E3% 81% 8D% E3% 82% 93,% E6% 8E % A2% E7% B4% A2% E5% 95% 8F% E9% A1% 8C% E3% 81% AE% E4% B8% 80% E3% 81% A4% E3% 80% 82) *

Bitte geben Sie die zu klassifizierende Höhe ein: 50
Geben Sie die zu klassifizierende Oberfläche ein: 50
[[40, 50, "A"], [65, 40, "B"], [30, 50, "A"], [70, 60, "B"], [80, 50, "B"], [90, 60, "B"], [90, 100, "A"]]

Beispielsweise werden Daten mit einer "Höhe 50 der oberen Oberfläche 50" als "A" klassifiziert.

Zusammenfassung

• Lesen Sie bis zu Kapitel 3