Sisukord:

Kuidas klassifitseerimisalgoritm töötab?
Kuidas klassifitseerimisalgoritm töötab?

Video: Kuidas klassifitseerimisalgoritm töötab?

Video: Kuidas klassifitseerimisalgoritm töötab?
Video: Kuidas töötab YouTube algoritm? 2024, November
Anonim

Klassifikatsioon on tehnika, mille puhul liigitame andmed teatud arvu klassidesse. Peamine eesmärk a klassifikatsioon probleem on kategooria/klassi tuvastamiseks, mille alla uued andmed kuuluvad. Klassifikaator : An algoritm mis kaardistab sisendandmed kindlasse kategooriasse.

Samamoodi võib küsida, millised on masinõppe klassifitseerimisalgoritmid?

Siin on masinõppe klassifitseerimisalgoritmide tüübid:

  • Lineaarsed klassifikaatorid: logistiline regressioon, naiivne Bayesi klassifikaator.
  • Lähim naaber.
  • Toetage vektormasinaid.
  • Otsuste puud.
  • Tugevdatud puud.
  • Juhuslik mets.
  • Närvivõrgud.

Milline klassifitseerimisalgoritm lisaks ülaltoodule põhineb tõenäosusel? Tõenäosuslik klassifikatsioon . Masinõppes tõenäosuslik klassifikaator on klassifikaator mis suudab sisendi vaatlusel ennustada, a tõenäosus jaotus klasside kogumi vahel, selle asemel, et väljastada ainult kõige tõenäolisem klass, kuhu vaatlus peaks kuuluma.

Lihtsalt nii, milline on parim klassifitseerimisalgoritm?

Random Forest on üks tõhusamaid ja mitmekülgsemaid masinõpet algoritm paljude erinevate jaoks klassifikatsioon ja regressiooniülesanded, kuna need on müra suhtes vastupidavamad. Halba juhuslikku metsa on raske ehitada.

Mis on ML klassifikatsioon?

Masinõppes ja statistikas klassifikatsioon on probleem identifitseerida, millisesse kategooriate (alampopulatsioonide) hulka uus vaatlus kuulub, tuginedes andmekogumile, mis sisaldab vaatlusi (või juhtumeid), mille kategooriasse kuulumine on teada.

Soovitan: