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1、第六章記憶基礎理解(Memory-basedreasoning,MBR)定義：用人工智慧的方式，以現有資料庫對新資料進行分類與預測。記憶基礎理解(Memory-basedreasoning,MBR)記憶基礎理解記憶基礎理解可以應用的行業:●詐欺案件判斷。●顧客反應預測。●醫療服務追蹤。●問卷資料分類。如何進行(學習階段)如何進行(預測階段)解決問題的三個主題選擇適當的歷史資料關鍵：資料的範圍必須能涵蓋原始資料抽樣方法:找出具效率的方式代表歷史資料減少歷史資料庫的記錄數量(圖9.3、9.4)設定距離函數、組合函數、和鄰近資料的組數(K值)案例研究–新聞報導分類類別編碼數文件數總出現數政
2、府283,9264,200工業11238,30857,430市場938,56242,058產品212,2422,523地區12147,083116,358主題7041,90252,751案例研究–新聞報導分類選擇測試資料組:49,652則新聞稿,每一則平均2700字與8個編碼2.設定距離函數利用一個叫“相關回饋(RelevanceFeedback)”的測試標準,比對任何文件的相似度(參見課本);B與A的距離:d(A,B)=1-Score(A,B)/Score(A,A)案例研究–新聞報導分類3.設定組合函數為未分類的新聞找出最相似者相似者距離權重編碼10.0760.924FE,CA,C
3、O20.3460.654FE,JA,CA30.3690.631FE,JA,MI40.3930.607FE,JA,CA案例研究–新聞報導分類3.設定組合函數為未分類的新聞評分(門檻值為1)編碼1234評分CA0.9240.65400.6072.185CO0.9240000.924FE0.9240.6540.6310.6072.185JA00.6540.6310.6071.892MI000.63100.631案例研究–新聞報導分類4.設定鄰近資料組數1–11組若要配置在單一編碼,則選擇較少組數較合適案例研究–新聞報導分類5.結果(200則,半數同意才合格)案例研究–新聞報導分類MBR編碼
4、正確編碼反查準度A,B,C,DA,B,C,D4/44/4A,BA,B,C,D2/42/2A,B,C,D,E,F,G,HA,B,C,D4/44/8E,FA,B,C,D0/40/2A,B,E,FA,B,C,D2/42/4測量評分的效用:反查(Recall)與準度(Precision)距離函數關鍵特性：1.明確界定(Well-defined):d(A,B)>=02.區辨性(Identity):d(A,A)=03.可互換性(Commutability):d(A,B)=d(B,A)4.三角不等式(TriangleInequality):d(A,C)<=d(A,B)+d(B,C)絕對值:
5、A-B
6、
7、;平方差:(A-B)^2;標準化絕對值:
8、A-B
9、/(最大差值)組合函數民主方式(投票方式)讓最近似的K個鄰近資料以「投票」的方式選出答案。加權投票著重在“加權”最適用問題：類別變數加權對於結果和信心水準只有小幅度影響，在部份鄰近資料比較近，而部份比較遠的情況下，加權才會有較大的效果。加入迴歸分析例子一次建立一個單變數的距離函數紀錄編號性別年齡薪水1F2719,0002M5164,0003M52105,0004F3355,0005M4545,000例子例子採用標準化絕對值與將三種距離加總年齡2751523345270.961.24.7251.960.04.72.24521.040.
10、76.2833.24.72.760.4845.72.24.28.480例子同理也可對薪水做距離矩陣加總:dsum(A,B)=ds(A,B)+do(A,B)+di(A,B)標準化加總:dsum(A,B)/max{dsum(A,B)}歐幾里德距離:SQTR(ds(A,B)^2+do(A,B)^2+di(A,B)^2)性別FMF01M10例子每一點在三種距離函數下的最近似組合d加總d標準加總d歐幾里德距離1145231452314523225341253412534133254132541325414415234152341525523415234152341例子加入新顧客紀錄編號性別年齡
11、薪水5F45100,00012345相似者d加總1.6621.6591.3381.0031.64043521d標準加總0.5540.5530.4460.3340.54743521d歐幾里德距離0.8711.0521.2510.494141523例子使用MBR與投票來判斷新顧客是否會流失與信心水準相似者相似者流失狀況k=1k=2k=3k=4k=5d加總43521yynynyyyyyd歐幾里德距離41523ynnyyy?n?yk=1k=2k=3k=4k=5d加
