Բովանդակություն:
Video: Ո՞ր տեսակի խնդիրներն են լավագույնս համապատասխանում որոշումների ծառի ուսուցման համար:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Համապատասխան Խնդիրներ համար Որոշումների ծառի ուսուցում
Որոշումների ծառի ուսուցում ընդհանուր առմամբ է լավագույնս համապատասխանում է դեպի խնդիրներ Հետևյալ բնութագրերով. Օրինակները ներկայացված են հատկանիշ-արժեք զույգերով: Գոյություն ունի ատրիբուտների վերջավոր ցանկ (օրինակ՝ մազերի գույն), և յուրաքանչյուր օրինակ պահում է արժեք այդ հատկանիշի համար (օրինակ՝ շիկահեր)
Ապա, որո՞նք են որոշումների ծառի ուսուցման խնդիրները:
Որոշումների ծառերի ուսուցման գործնական խնդիրները ներառում են
- որոշել, թե որքան խորությամբ աճեցնել որոշումների ծառը:
- շարունակական ատրիբուտների մշակում:
- ընտրելով համապատասխան հատկանիշի ընտրության միջոց:
- վերապատրաստման տվյալների մշակում՝ բացակայող հատկանիշի արժեքներով:
- տարբեր ծախսերով ատրիբուտների մշակում:
Կարելի է նաև հարցնել՝ ո՞րն է որոշումների ծառի օգտագործումը մեքենայական ուսուցման մեջ: Որոշման ծառեր ոչ պարամետրային վերահսկվող են սովորում մեթոդ օգտագործված երկուսի համար էլ դասակարգում և ռեգրեսիայի առաջադրանքներ: Նպատակն է ստեղծել մոդել, որը կանխատեսում է թիրախային փոփոխականի արժեքը ըստ սովորում պարզ որոշումը կանոններ, որոնք բխում են տվյալների առանձնահատկություններից:
Այս կերպ, որո՞նք են որոշման ծառի առավելություններն ու թերությունները:
Առավելություններն ու թերությունները Պարզ են հասկանալու և մեկնաբանելու համար: Մարդիկ կարողանում են հասկանալ որոշման ծառ մոդելները հակիրճ բացատրությունից հետո: Արժեք ունենալ նույնիսկ քիչ կոշտ տվյալների դեպքում:
Ի՞նչ է որոշման ծառը և օրինակը:
Որոշման ծառեր Վերահսկվող մեքենայական ուսուցման մի տեսակ է (այսինքն՝ դուք բացատրում եք, թե ինչ է մուտքագրումը և որն է համապատասխան ելքը վերապատրաստման տվյալների մեջ), որտեղ տվյալները շարունակաբար բաժանվում են ըստ որոշակի պարամետրի: Ան օրինակ ա որոշման ծառ կարելի է բացատրել վերը նշված երկուական տարբերակով ծառ.
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս կարող եմ ստուգել ծրագրային ապահովման խնդիրներն իմ Mac-ում:
Տեղադրեք համակարգի ծրագրաշարի սկավառակը կամ USB ֆլեշ կրիչը: Ձեր Mac-ում ընտրեք Apple մենյու >Վերագործարկեք, այնուհետև սեղմեք և պահեք D ստեղնը մինչ ձեր Macrestart-ը: Երբ հայտնվի Apple Hardware Test ընտրիչի էկրանը, ընտրեք լեզուն, որը ցանկանում եք օգտագործել, այնուհետև սեղմեք Վերադարձի ստեղնը կամ սեղմեք աջ սլաքի կոճակը:
Ի՞նչ պետք է սովորեմ մեքենայական ուսուցման համար:
Ավելի լավ կլինի, եթե նախքան մեքենայական ուսուցում սովորելը, մանրամասն իմանաք հետևյալ թեմայի մասին։ Հավանականությունների տեսություն. Գծային հանրահաշիվ. Գրաֆիկի տեսություն. Օպտիմալացման տեսություն. Բայեսյան մեթոդներ. Հաշվարկ. Բազմփոփոխական հաշվարկ. Եվ ծրագրավորման լեզուներ և տվյալների բազաներ, ինչպիսիք են
Ծրագրավորման ո՞ր լեզուն է օգտագործվում մեքենայական ուսուցման համար:
Պիթոն Նմանապես, հարցնում են, թե ո՞ր լեզուն է լավագույնը մեքենայական ուսուցման և AI-ի համար: Արհեստական ինտելեկտի ծրագրավորման լավագույն 5 լեզուները Պիթոն. Պարզության շնորհիվ Python-ը համարվում է առաջին տեղում AI մշակման բոլոր լեզուների ցանկում։ R.
Ո՞րն է ավելի լավ Java-ի կամ Python-ի մեքենայական ուսուցման համար:
Արագություն. Java-ն ավելի արագ է, քան Python-ը Java-ն 25 անգամ ավելի արագ է, քան Python-ը: Համաժամանակյացության միջակայքում Java-ն հաղթում է Python-ին: Java-ն լավագույն ընտրությունն է խոշոր և բարդ մեքենայական ուսուցման հավելվածներ ստեղծելու համար՝ շնորհիվ իր գերազանց ընդլայնման հավելվածների
Ո՞ր AWS պահեստավորման ծառայությունն է լավագույնս համապատասխանում ավելի երկար տևողությամբ տվյալների պահուստավորման համար:
Amazon S3 Glacier-ը անվտանգ, դիմացկուն և չափազանց էժան ամպային պահեստավորման ծառայություն է տվյալների արխիվացման և երկարաժամկետ պահուստավորման համար: Հաճախորդները կարող են հուսալիորեն պահել մեծ կամ փոքր քանակությամբ տվյալներ ամսական 0,004 ԱՄՆ դոլար մեկ գիգաբայթի դիմաց, ինչը զգալի խնայողություն է ներքին լուծումների համեմատ: