Sadržaj:
Video: Koji su klasifikacijski algoritmi u strojnom učenju?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-15 23:47
Ovdje imamo vrste klasifikacijskih algoritama u strojnom učenju:
- Linearni klasifikatori: Logistička regresija , Naivni Bayesov klasifikator .
- Najbliži susjed.
- Podrška vektorskim strojevima.
- Stabla odluka.
- Pojačana stabla.
- Slučajna šuma.
- Neuronske mreže.
Slično tome, što je klasifikacijski algoritam?
A klasifikacijski algoritam , općenito, je funkcija koja važe ulazne značajke tako da izlaz razdvaja jednu klasu na pozitivne vrijednosti, a drugu na negativne vrijednosti.
Nakon toga, postavlja se pitanje što su časovi u strojnom učenju? A razreda označava skup stavki (ili podatkovnih točaka ako ih moramo predstaviti u vektorskom prostoru) koji imaju određene zajedničke karakteristike (ili pokazuju vrlo slične obrasce značajki u ML govoru tako da impliciraju vrlo specifičnu i uobičajenu interpretaciju.
Posljedično, kako znate koji klasifikacijski algoritam koristiti?
- 1 - Kategorizirajte problem.
- 2-Shvatite svoje podatke.
- Analizirajte podatke.
- Obradite podatke.
- Transformirajte podatke.
- 3-Pronađite dostupne algoritme.
- 4-Implementirajte algoritme strojnog učenja.
- 5-Optimiziranje hiperparametara.
Koje su različite vrste algoritama?
Postoji mnogo vrsta algoritama, ali najosnovnije vrste algoritama su:
- Rekurzivni algoritmi.
- Algoritam za dinamičko programiranje.
- Algoritam vraćanja unatrag.
- Algoritam podijeli pa vladaj.
- Pohlepni algoritam.
- Brute Force algoritam.
- Slučajni algoritam.
Preporučeni:
Što je pogreška generalizacije u strojnom učenju?
U aplikacijama za nadzirano učenje u strojnom učenju i teoriji statističkog učenja, pogreška generalizacije (također poznata kao pogreška izvan uzorka) mjera je koliko je točno algoritam u stanju predvidjeti vrijednosti ishoda za prethodno nevidljive podatke
Što je drift modela u strojnom učenju?
Iz Wikipedije, slobodne enciklopedije. U prediktivnoj analitici i strojnom učenju, pomak koncepta znači da se statistička svojstva ciljne varijable, koju model pokušava predvidjeti, mijenjaju tijekom vremena na nepredviđene načine. To uzrokuje probleme jer predviđanja postaju manje točna kako vrijeme prolazi
Što je okvir u strojnom učenju?
Što je okvir strojnog učenja. Okvir za strojno učenje je sučelje, biblioteka ili alat koji programerima omogućuje lakšu i bržu izgradnju modela strojnog učenja, bez upuštanja u sitnice temeljnih algoritama
Što je problem regresije u strojnom učenju?
Problem regresije je kada je izlazna varijabla stvarna ili kontinuirana vrijednost, kao što je "plaća" ili "težina". Može se koristiti mnogo različitih modela, a najjednostavniji je linearna regresija. Pokušava uskladiti podatke s najboljom hiper-ravninom koja prolazi kroz točke
Što je implementacija modela u strojnom učenju?
Što je implementacija modela? Implementacija je metoda kojom integrirate model strojnog učenja u postojeće proizvodno okruženje kako biste donijeli praktične poslovne odluke na temelju podataka