Sisukord:
Video: Millised on masinõppe klassifitseerimisalgoritmid?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:45
Siin on masinõppe klassifitseerimisalgoritmide tüübid:
- Lineaarsed klassifikaatorid: Logistiline regressioon , Naiivne Bayesi klassifikaator .
- Lähim naaber.
- Toetage vektormasinaid.
- Otsuste puud.
- Tugevdatud puud.
- Juhuslik mets.
- Närvivõrgud.
Samamoodi, mis on klassifitseerimisalgoritm?
A klassifitseerimise algoritm , üldiselt on funktsioon, mis kaalub sisendfunktsioone nii, et väljund eraldab ühe klassi positiivseteks ja teise negatiivseteks väärtusteks.
Seejärel tekib küsimus, mis on masinõppe klassid? A klass tähistab üksuste komplekti (või andmepunkte, kui peame neid vektorruumis esitama), millel on teatud ühised omadused (või millel on ML-i kõnepruugis väga sarnased tunnusmustrid, mis viitab väga spetsiifilisele ja ühisele tõlgendusele.
Järelikult, kuidas teate, millist klassifitseerimisalgoritmi kasutada?
- 1 – kategoriseerige probleem.
- 2. Saage aru oma andmetest.
- Analüüsige andmeid.
- Töötle andmeid.
- Muutke andmed.
- 3. Otsige üles saadaolevad algoritmid.
- 4. Rakendage masinõppe algoritme.
- 5. Hüperparameetrite optimeerimine.
Millised on erinevat tüüpi algoritmid?
Noh, algoritme on mitut tüüpi, kuid kõige olulisemad algoritmitüübid on järgmised:
- Rekursiivsed algoritmid.
- Dünaamiline programmeerimisalgoritm.
- Tagajärgimise algoritm.
- Jaga ja valluta algoritm.
- Ahne algoritm.
- Brute Force algoritm.
- Juhuslik algoritm.
Soovitan:
Mis on masinõppe üldistusviga?
Juhendatud õpperakendustes masinõppes ja statistilises õppimisteoorias on üldistusviga (tuntud ka kui valimiväline viga) mõõt selle kohta, kui täpselt suudab algoritm ennustada varem nähtamatute andmete tulemuste väärtusi
Mida peaksin masinõppe jaoks õppima?
Enne masinõppe õppimise alustamist oleks parem, kui tutvuksite järgmise teemaga üksikasjalikumalt. Tõenäosusteooria. Lineaaralgebra. Graafiteooria. Optimeerimise teooria. Bayesi meetodid. Arvestus. Mitme muutujaga arvutus. Ja programmeerimiskeeled ja andmebaasid nagu:
Mis on masinõppe raamistik?
Mis on masinõppe raamistik. Masinõppe raamistik on liides, teek või tööriist, mis võimaldab arendajatel hõlpsamini ja kiiremini luua masinõppemudeleid, ilma et nad peaksid sattuma aluseks olevate algoritmide keerukesse
Mis on masinõppe regressiooniprobleem?
Regressiooniprobleem on siis, kui väljundmuutujaks on reaalne või pidev väärtus, näiteks "palk" või "kaal". Kasutada saab palju erinevaid mudeleid, lihtsaim on lineaarne regressioon. See püüab sobitada andmeid parima hüpertasandiga, mis läbib punkte
Mis on masinõppe analüütika?
Masinõpe on andmeanalüüsi meetod, mis automatiseerib analüütilise mudeli loomise. See on tehisintellekti haru, mis põhineb ideel, et süsteemid saavad andmetest õppida, mustreid tuvastada ja otsuseid teha minimaalse inimese sekkumisega