Wyniki wyszukiwana dla hasla P3200006 (2) P3200002 ności jest posługiwanie się przy badaniu i pomiarze uczenia się i pamięci tymi samymi "P3200005 (2) **«r ma J.G. Jenkinsa i K.M. Kallenbacha z roku 1924 wykazały właśnie taką prawidłowośćP3200006 (2) ich powiązania z pamiętanymi informacjami, próbujemy odszukiwać w pamięci kolejne hasłaP3200007 101 Aktywność potnłwca wstrząsem. Niepamięcią objęty jest czas od kilku sekund do kilkunastP3200017 macierz współczynników Korelacji: 1 * r21 1 n / * D 1,0 -0,17] R = /,! rptP3200017 (2) Poniższe dwa wzory służą do obliczenia odpowiednich wartości oczekiwanych zysku. 1.P3200021 Rozdział 4. Analiza skupień 4.1. Metody analizy skupień 4.1.1.P3200047 stosowane tylko do danych wyrażonych w skalach ilościowych (przedziałowa, ilorazowa), podczP3200054 obserwacji, /> zmiennych macierz X jest (/i,/?)-wymiarową macierzą danych), B = CZZC. ii40996 P3200049 W* bor jednostki pomiaru zmiennych l^ibkin len dotyczy zmiennych mierzonych w różnych44986 P3200009 (2) 103 tttywnoK iw “ 1 1 1 * * ‘ | « » 10 11 I] 1J 14 15 l« |7 l| 19 20 ---------- R11108 P3200003 97 AMywność p<un<wc2j W warunkach pozalaboratoryjnych nie mamy bezpośredniego w12381 P3200010 (2) gdy uczący się zapamiętuje materiał fi wadzonym przez Carmichela w 1932 wiel76182 P3200037 Rysunek 4.6. Algorytm k-średnich - iteracja 3 076799 P3200038 5. czytanie współrzędnych początkowych środków ciężkości z pliku zewnętrznego. Nawet 46215 P3200008 w czasie przechowywania wyuczonego materiału, mimo braku dodafltm^ ^ wtórzeń. PoprawaP3200009 (2) 103 tttywnoK iw “ 1 1 1 * * ‘ | « » 10 11 I] 1J 14 15 l« |7 l| 19 20 ---------- Rys. 10P3200029 ■ Wy|vjdwvcVviAac\ vxk^k mięliy skupieniami Miniowane są nasl(, 1 X ocVcAi vc vapvisi,e%tt58016 P3200041 algorytm procedury jest następujący IB.Minasny, A.B.McBralney, 1999] |. Ustalamy licz27079 P3200011 (2) wiązania zadania nie jest zbyt silna. W przeciwnym bowiem przypadku niedokończeniWybierz strone: {
2 ]
