Курс на Stepik
Теория соседства посвящена описанию графовых структур через введение на них структуры соседства. Такой подход позволяет решать основные задачи искусственного интеллекта. Ссылка на книгу Теория соседства: https://www.researchgate.net/publication/371408887_TEORIA_SOSEDSTVA На английском: https://www.researchgate.net/publication/377731066_NEIGHBORHOOD_THEORY
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
 Учеников на курсе |
204 | ||||
 Сертификатов выдано |
0 | ||||
 Отзывов получено |
2 | ||||
 Рейтинг курса |
4.500 | ||||
 Количество уроков |
27 | ||||
 Время прохождения курса |
— | ||||
 Обновления курса |
— | — | |||
 Дата публикации курса |
— | — | — | — | |
| Последнее обновление |
— | — | — | — | |
| Сложность | hard | — | — | — | — |
В целом курс для общего информирования хороший. Не хватает практики, чтобы потренироваться, пощупать на пальцах конкретно темы
Спасибо за предложение! Если Вас интересуют математические задачи, то я почти в каждой лекции предлагал школьного уровня задачи, на которых можно потренироваться. Если же Вы хотите написать программы, то можете выбирать любую модель. Но это несколько другая область. Видимо, правильнее было бы вынести задачи в письменном виде, постараюсь это сделать.
В книге есть ошибки, выбрал наугад теорему, а она неверная. страница 39: Any finite metric system consisting of N elements (points) and in which ratio between maximum and minimum distances between points does not exceed √2 can be embedded into (N-1)-dimensional Euclidian space. Пример: 6 точек разбиты на две тройки, внутри каждой тройки все расстояния √2, остальные расстояния 1. Будьте крайне скептичны при изучении.
Да, действительно - это ошибка. Обоснование Принципа Евклидова соответствия следует из того, что при проведении процедуры (квази)метризации система может быть с любой точностью приближена к правильному симплексу. А как известно, правильный симплекс, образуемый (N+1)-ой вершиной, может быть вмещен в N-мерное Евклидово пространство. Когда мы будем описывать понятие фундаментального соседства, то мы увидим, что после проведения процедуры (квази)метризации, структура соседства системы остается неизменной. А значит, такую (квази)метризованную систему, у которой отношение между максимальным и минимальным расстояниями между точками не превышает корень из 2 , мы можем рассматривать как систему, сохраняющую основные свойства Евклидовых пространств: - Проекция любого отрезка не превосходит длины его самого; - Все симплексы в такой системе имеют неотрицательный объем, что позволяет ввести естественные понятия объема и меры. Описанных двух свойств (квази)метризованных систем будет вполне достаточно для реализации приближенных алгоритмов.
