Բովանդակություն:

Ինչպե՞ս է աշխատում դասակարգման ալգորիթմը:
Ինչպե՞ս է աշխատում դասակարգման ալգորիթմը:

Video: Ինչպե՞ս է աշխատում դասակարգման ալգորիթմը:

Video: Ինչպե՞ս է աշխատում դասակարգման ալգորիթմը:
Video: Ինչպե՞ս է աշխատում համակարգիչը. ներածություն | գիտություն | «Քան» ակադեմիա 2024, Նոյեմբեր
Anonim

Դասակարգումն է տեխնիկա, որտեղ մենք տվյալները դասակարգում ենք դասերի որոշակի քանակով: Հիմնական նպատակը Ա դասակարգում խնդիր է բացահայտել այն կատեգորիան/դասը, որի տակ կհայտնվեն նոր տվյալները: Դասակարգիչ : Ան ալգորիթմ որը մուտքագրված տվյալները քարտեզագրում է որոշակի կատեգորիայի:

Նմանապես կարելի է հարցնել, թե որո՞նք են դասակարգման ալգորիթմները մեքենայական ուսուցման մեջ:

Այստեղ մենք ունենք դասակարգման ալգորիթմների տեսակները մեքենայական ուսուցման մեջ

  • Գծային դասակարգիչներ՝ լոգիստիկ ռեգրեսիա, միամիտ Բայես դասակարգիչ։
  • Մոտակա Հարևան.
  • Աջակցող վեկտորային մեքենաներ:
  • Որոշման ծառեր.
  • Բարձրացված ծառեր.
  • Պատահական անտառ.
  • Նյարդային ցանցեր.

Բացի վերը նշվածից, դասակարգման ո՞ր ալգորիթմն է հիմնված հավանականության վրա: Հավանական դասակարգում . Մեքենայի ուսուցման մեջ հավանականություն դասակարգիչ է դասակարգիչ որը ի վիճակի է կանխատեսել՝ հաշվի առնելով մուտքագրման դիտարկումը, ա հավանականությունը բաշխումը մի շարք դասերի վրա, այլ ոչ թե միայն դուրս բերելու ամենահավանական դասը, որին պետք է պատկանի դիտարկումը:

Պարզապես, ո՞րն է դասակարգման լավագույն ալգորիթմը:

Random Forest-ը ամենաարդյունավետ և բազմակողմանի մեքենայական ուսուցումներից մեկն է ալգորիթմ լայն բազմազանության համար դասակարգում և ռեգրեսիայի առաջադրանքներ, քանի որ դրանք ավելի կայուն են աղմուկի նկատմամբ: Դժվար է վատ պատահական անտառ կառուցել։

Ի՞նչ է ML դասակարգումը:

Մեքենայի ուսուցման և վիճակագրության մեջ, դասակարգում խնդիրն է բացահայտելու, թե մի շարք կատեգորիաներից (ենթախմբավորումներից) որին է պատկանում նոր դիտարկումը՝ հիմնվելով դիտարկումներ (կամ դեպքեր) պարունակող տվյալների վերապատրաստման հավաքածուի վրա, որոնց կատեգորիայի անդամությունը հայտնի է:

Խորհուրդ ենք տալիս: