فایل ورد کامل مروری بر تشخیص رویدادهای بدیع – بخش اول: رویکردهای آماری

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مروری بر تشخیص رویدادهای بدیع – بخش اول: رویکردهای آماری،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۷ صفحه

۳ نتیجه گیری
در این مقاله ما نظرسنجی را درباره تشخیص رویدادهای بدیع با استفاده از رویکردهای آماری عرضه نمودیم. بسیاری از این تحقیقات بر اساس مدلسازی توزیع داده‌ها و سپس برآورد احتمال متعلق بودن داده‌های آزمون به چنین توزیع هایی حاصل شده اند. در چنین رویکردهای مبتنی بر مدلی، باید فرضیاتی را در زمینه ماهیت داده‌های آموزشی مشخص و یا طرح نمود. علاوه بر این، مقدار و کیفیت داده‌های آموزشی در تعیین استحکام پارامترهای توزیع داده‌های آموزشی بسیار مهم است. با این حال رویکردهای آماری برای محاسبه ارزان بوده و توضیح آنها برای تکنیک‌های مورد استفاده ساده می‌باشد. رقابت اصلی آنها برای کار تشخیص رویدادهای بدیع از برخی از انواع شبکه‌های عصبی سرچشمه می‌گیرد چیزی که ما در مقاله‌های پیاپی خود درباره آن بحث نمودیم.

عنوان انگلیسی:Novelty detection: a review—part 1: statistical approaches~~en~~

۳ Conclusion

In this paper we have presented a surveyof novelty detection using statistical approaches. Most of such research is driven bymodelling data distributions and then estimating the probabilityof test data to belong to such distributions. In such model-based approaches, one does need to specifyor make assumptions on the nature of training data. In addition, the amount and qualityof training data becomes veryimportant in the robust determination of training data distribution parameters. Statistical approaches however are cheap to compute and straightforward in their explanation of the techniques used. Their main competition for the noveltydetection task comes from a varietyof neural networks, something we discuss in our successive paper.

$$en!!