Obsah:
Video: Aké sú klasifikačné algoritmy v strojovom učení?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:52
Tu sú typy klasifikačných algoritmov v strojovom učení:
- Lineárne klasifikátory: Logistická regresia , Naivný Bayesov klasifikátor .
- Najbližší sused.
- Podpora vektorových strojov.
- Rozhodovacie stromy.
- Posilnené stromy.
- Náhodný les.
- Neurálne siete.
Podobne, čo je klasifikačný algoritmus?
A klasifikačný algoritmus , vo všeobecnosti je funkcia, ktorá váži vstupné vlastnosti tak, že výstup rozdeľuje jednu triedu na kladné hodnoty a druhú na záporné hodnoty.
Následne je otázkou, čo sú triedy v strojovom učení? A trieda označuje množinu položiek (alebo údajových bodov, ak ich musíme reprezentovať vo vektorovom priestore), ktoré majú určité spoločné charakteristiky (alebo vykazujú veľmi podobné vzory vlastností v jazyku ML, aby implikovali veľmi špecifickú a spoločnú interpretáciu.
Ako teda viete, ktorý klasifikačný algoritmus použiť?
- 1-Kategorizujte problém.
- 2-Pochopte svoje údaje.
- Analyzujte údaje.
- Spracovať údaje.
- Transformujte údaje.
- 3-Nájdite dostupné algoritmy.
- 4-Implementujte algoritmy strojového učenia.
- 5-Optimalizácia hyperparametrov.
Aké sú rôzne typy algoritmov?
Existuje mnoho typov algoritmov, ale najzákladnejšie typy algoritmov sú:
- Rekurzívne algoritmy.
- Algoritmus dynamického programovania.
- Algoritmus spätného sledovania.
- Algoritmus rozdeľuj a panuj.
- Chamtivý algoritmus.
- Algoritmus hrubej sily.
- Randomizovaný algoritmus.
Odporúča:
Čo je to chyba zovšeobecnenia v strojovom učení?
V aplikáciách riadeného učenia v strojovom učení a teórii štatistického učenia je chyba zovšeobecnenia (známa aj ako chyba mimo vzorky) mierou toho, ako presne je algoritmus schopný predpovedať výsledné hodnoty pre predtým nevidené údaje
Čo je to modelový drift v strojovom učení?
Z Wikipédie, voľnej encyklopédie. V prediktívnej analytike a strojovom učení pojem drift znamená, že štatistické vlastnosti cieľovej premennej, ktorú sa model snaží predpovedať, sa v priebehu času menia nepredvídateľným spôsobom. To spôsobuje problémy, pretože predpovede sa časom stávajú menej presné
Aké algoritmy sa používajú v hlbokom učení?
Najpopulárnejšie algoritmy hlbokého učenia sú: Konvolučná neurónová sieť (CNN) Rekurentné neurónové siete (RNN) Siete s dlhou krátkou pamäťou (LSTM) Skladané automatické kódovače. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Čo je regresný problém v strojovom učení?
Regresný problém je, keď výstupná premenná je reálna alebo spojitá hodnota, ako napríklad „plat“alebo „váha“. Je možné použiť mnoho rôznych modelov, najjednoduchší je lineárna regresia. Snaží sa prispôsobiť dáta najlepšej hyper-rovine, ktorá prechádza bodmi
Čo je nasadenie modelu v strojovom učení?
Čo je nasadenie modelu? Nasadenie je metóda, pomocou ktorej integrujete model strojového učenia do existujúceho produkčného prostredia, aby ste mohli robiť praktické obchodné rozhodnutia založené na údajoch