Машиналық оқытуда қандай жіктеу алгоритмдері бар?

Мазмұны:

Мұнда машиналық оқытудағы жіктеу алгоритмдерінің түрлері бар:

Бейне: Машиналық оқытуда қандай жіктеу алгоритмдері бар?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49

Мұнда машиналық оқытудағы жіктеу алгоритмдерінің түрлері бар:

Сызықтық классификаторлар: Логистикалық регрессия , Naive Bayes классификаторы .
Ең жақын көрші.
Векторлық машиналарды қолдау.
Шешім ағаштары.
Күшейтілген ағаштар.
Кездейсоқ орман.
Нейрондық желілер.

Сол сияқты, жіктеу алгоритмі дегеніміз не?

А жіктеу алгоритмі , жалпы алғанда, шығыс бір классты оң мәндерге, ал екіншісін теріс мәндерге бөлетіндей кіріс мүмкіндіктерді өлшейтін функция.

Содан кейін сұрақ туындайды, машиналық оқытудағы сабақтар дегеніміз не? А сынып белгілі бір ортақ сипаттамалары бар (немесе өте ерекше және ортақ интерпретацияны білдіретіндей ML тілінде өте ұқсас мүмкіндік үлгілерін көрсететін) элементтер жинағын (немесе оларды векторлық кеңістікте көрсету керек болса, деректер нүктелерін) білдіреді.

Демек, қандай жіктеу алгоритмін қолдану керектігін қайдан білуге болады?

1-Мәселені категорияға бөліңіз.
2-Деректерді түсіну.
Деректерді талдау.
Деректерді өңдеу.
Деректерді түрлендіру.
3-Қолжетімді алгоритмдерді табыңыз.
4-Машиналық оқыту алгоритмдерін енгізу.
5- Гиперпараметрлерді оңтайландыру.

Алгоритмдердің қандай түрлері бар?

Алгоритмнің көптеген түрлері бар, бірақ алгоритмнің ең негізгі түрлері:

Рекурсивті алгоритмдер.
Динамикалық бағдарламалау алгоритмі.
Кері бақылау алгоритмі.
Бөлу және жеңу алгоритмі.
Ашкөз алгоритм.
Қатал күш алгоритмі.
Рандомизацияланған алгоритм.

Ұсынылған:

Мәліметтерді өндіруде қандай жіктеу әдістері бар?

Деректерді іздеу алты жалпы тапсырмалар класын қамтиды. Аномалияны анықтау, Ассоциация ережелерін оқыту, Кластерлеу, жіктеу, регрессия, қорытындылау. Классификация деректерді өңдеудегі негізгі әдіс болып табылады және әртүрлі салаларда кеңінен қолданылады