Բովանդակություն:
Video: Որո՞նք են դասակարգման ալգորիթմները մեքենայական ուսուցման մեջ:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Այստեղ մենք ունենք դասակարգման ալգորիթմների տեսակները մեքենայական ուսուցման մեջ
- Գծային դասակարգիչներ. Լոգիստիկ ռեգրեսիա , Naive Bayes դասակարգիչ .
- Մոտակա Հարևան.
- Աջակցող վեկտորային մեքենաներ:
- Որոշման ծառեր.
- Բարձրացված ծառեր.
- Պատահական անտառ.
- Նյարդային ցանցեր.
Նմանապես, ի՞նչ է դասակարգման ալգորիթմը:
Ա դասակարգման ալգորիթմ , ընդհանուր առմամբ, մի ֆունկցիա է, որը կշռում է մուտքային հատկանիշները այնպես, որ ելքը բաժանում է մի դասը դրական արժեքների, իսկ մյուսը՝ բացասական արժեքների։
Հետագայում հարցն այն է, թե որո՞նք են մեքենայական ուսուցման դասերը: Ա դաս Նշանակում է մի շարք տարրեր (կամ տվյալների կետեր, եթե մենք պետք է դրանք ներկայացնենք վեկտորային տարածության մեջ), որոնք ունեն որոշակի ընդհանուր բնութագրեր (կամ ցուցադրում են շատ նման հատկանիշների օրինաչափություններ ML լեզվով, որպեսզի ենթադրեն շատ հատուկ և ընդհանուր մեկնաբանություն:
Հետևաբար, ինչպե՞ս գիտեք, թե որ դասակարգման ալգորիթմն օգտագործել:
- 1-Խնդիրը դասակարգել:
- 2 - Հասկացեք ձեր տվյալները:
- Վերլուծել Տվյալները:
- Մշակել տվյալները:
- Փոխակերպել տվյալները.
- 3-Գտեք առկա ալգորիթմները:
- 4-Իրականացնել մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ:
- 5-Օպտիմալացնել հիպերպարամետրերը:
Որո՞նք են ալգորիթմների տարբեր տեսակները:
Կան ալգորիթմների շատ տեսակներ, բայց ալգորիթմի ամենահիմնական տեսակներն են
- Ռեկուրսիվ ալգորիթմներ.
- Դինամիկ ծրագրավորման ալգորիթմ.
- Հետադարձի ալգորիթմ.
- Բաժանիր և տիրիր ալգորիթմ.
- Ագահ ալգորիթմ.
- Brute Force ալգորիթմ.
- Պատահականացված ալգորիթմ.
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է ընդհանրացման սխալը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Մեքենայի ուսուցման և վիճակագրական ուսուցման տեսության վերահսկվող ուսուցման կիրառություններում ընդհանրացման սխալը (նաև հայտնի է որպես նմուշից դուրս սխալ) չափում է, թե որքան ճշգրիտ է ալգորիթմը կարող կանխատեսել արդյունքի արժեքները նախկինում չտեսնված տվյալների համար:
Ի՞նչ է մոդելային դրեյֆը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Վիքիպեդիայից՝ ազատ հանրագիտարանից։ Կանխատեսող վերլուծության և մեքենայական ուսուցման մեջ հայեցակարգի շեղումը նշանակում է, որ թիրախ փոփոխականի վիճակագրական հատկությունները, որոնք մոդելը փորձում է կանխատեսել, ժամանակի ընթացքում փոխվում են անկանխատեսելի ձևերով: Սա խնդիրներ է առաջացնում, քանի որ ժամանակի ընթացքում կանխատեսումները դառնում են ավելի քիչ ճշգրիտ
Ի՞նչ է շրջանակը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Ինչ է մեքենայական ուսուցման շրջանակը: Մեքենայական ուսուցման շրջանակը ինտերֆեյս, գրադարան կամ գործիք է, որը թույլ է տալիս ծրագրավորողներին ավելի հեշտությամբ և արագ կառուցել մեքենայական ուսուցման մոդելներ՝ առանց հիմքում ընկած ալգորիթմների խորամանկության մեջ մտնելու:
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 վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցման ալգորիթմները:
Վերահսկվող. Բոլոր տվյալները պիտակավորված են, և ալգորիթմները սովորում են կանխատեսել ելքը մուտքային տվյալներից: Չվերահսկվող. բոլոր տվյալները պիտակավորված չեն, և ալգորիթմները սովորում են ներածական տվյալներին բնորոշ կառուցվածք ունենալ