Բովանդակություն:
Video: Որո՞նք են տվյալների արդյունահանման ալգորիթմները:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-18 08:25
Ստորև բերված է տվյալների արդյունահանման լավագույն ալգորիթմների ցանկը
- C4. C4.
- k-նշանակում է.
- Աջակցող վեկտոր մեքենաներ :
- Ապրիորի:
- EM (Ակնկալում-Մաքսիմալացում):
- PageRank (PR):
- AdaBoost:
- kNN:
Բացի այդ, ո՞րն է տվյալների արդյունահանման լավագույն ալգորիթմը:
Տվյալների արդյունահանման լավագույն 10 ալգորիթմները պարզ անգլերենով
- SVM տվյալների արդյունահանման ալգորիթմ.
- Apriori տվյալների արդյունահանման ալգորիթմ.
- EM տվյալների արդյունահանման ալգորիթմ.
- PageRank տվյալների արդյունահանման ալգորիթմ:
- AdaBoost տվյալների արդյունահանման ալգորիթմ:
- kNN տվյալների արդյունահանման ալգորիթմ.
- Naive Bayes տվյալների հանքարդյունաբերության ալգորիթմ.
- CART տվյալների արդյունահանման ալգորիթմ: CART-ը նշանակում է դասակարգման և ռեգրեսիայի ծառեր:
ինչ է id3 ալգորիթմը տվյալների մայնինգում: Մեքենայի ուսուցում (ML) տվյալների արդյունահանման ID3 ալգորիթմ , նշանակում է Iterative Dichotomiser 3, դասակարգում է ալգորիթմ որ հետևում է ագահ մոտեցմանը կառուցելու ա որոշման ծառ ընտրելով լավագույն հատկանիշը, որը տալիս է տեղեկատվության առավելագույն շահույթ (IG) կամ նվազագույն էնտրոպիա (H): Օգտագործելով ID3 ալգորիթմ իրականի վրա տվյալները.
Նաև գիտեք, որո՞նք են տվյալների արդյունահանման հիմնական մեթոդներն ու ալգորիթմները:
Տվյալների արդյունահանման տեխնիկա. ալգորիթմ, մեթոդներ և լավագույն տվյալների արդյունահանում
- #1) Հաճախակի օրինաչափությունների արդյունահանման/ասոցիացիայի վերլուծություն:
- #2) Հարաբերակցության վերլուծություն.
- #3) Դասակարգում.
- #4) Որոշման ծառի ինդուկցիա.
- #5) Բեյսի դասակարգում.
- #6) Կլաստերավորման վերլուծություն.
- #7) Արտաքին տեսքի հայտնաբերում:
- #8) Հաջորդական օրինաչափություններ.
Որո՞նք են տվյալների արդյունահանման գործիքների չորս հիմնական տեսակները:
Այս գրառման մեջ մենք կանդրադառնանք տվյալների արդյունահանման չորս տեխնիկայի
- Ռեգրեսիա (կանխատեսող)
- Ասոցիացիայի կանոնների բացահայտում (նկարագրական)
- Դասակարգում (կանխատեսող)
- Կլաստերավորում (նկարագրական)
Խորհուրդ ենք տալիս:
Արդյո՞ք բոլոր օրինաչափությունները հետաքրքիր են տվյալների արդյունահանման մեջ:
Ի տարբերություն տվյալների մոդելավորման ավանդական առաջադրանքի, որտեղ նպատակը բոլոր տվյալները մեկ մոդելով նկարագրելն է, օրինաչափությունները նկարագրում են տվյալների միայն մի մասը [27]: Իհարկե, տվյալների շատ մասեր, և հետևաբար շատ օրինաչափություններ, ամենևին էլ հետաքրքիր չեն: Օրինակների մայնինգի նպատակն է բացահայտել միայն նրանք, որոնք կան
Որո՞նք են խորը ուսուցման մեջ օգտագործվող ալգորիթմները:
Խորը ուսուցման ամենատարածված ալգորիթմներն են՝ Convolutional Neural Network (CNN) Recurrent Neural Networks (RNNs) Long Short Term Memory Networks (LSTMs) Stacked Auto-Encoders. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Որո՞նք են այսօր գաղտնագրման ամենատարածված ալգորիթմները:
3DES-ը, AES-ը և RSA-ն այսօր օգտագործվող ամենատարածված ալգորիթմներն են, թեև մյուսները, ինչպիսիք են Twofish, RC4 և ECDSA, նույնպես կիրառվում են որոշակի իրավիճակներում:
Որո՞նք են այսօր ամենատարածված ալգորիթմները:
Google-ի վարկանիշային ալգորիթմը (PageRank) կարող է լինել ամենաշատ օգտագործվող ալգորիթմը: Դրա ազդեցությունը/հետևանքները աշխարհի վրա. PageRank-ը, կարելի է ասել, այսօր աշխարհում ամենաշատ օգտագործվող ալգորիթմն է:
Ի՞նչ է մոտիկությունը տվյալների արդյունահանման մեջ:
Հարևանության միջոցները վերաբերում են նմանության և անհամապատասխանության միջոցառումներին: Նմանությունը և տարբերությունը կարևոր են, քանի որ դրանք օգտագործվում են տվյալների արդյունահանման մի շարք մեթոդներով, ինչպիսիք են կլաստերավորումը, մոտակա հարևանի դասակարգումը և անոմալիաների հայտնաբերումը: