Πίνακας περιεχομένων:
Βίντεο: Ποιοι είναι οι αλγόριθμοι ταξινόμησης στη μηχανική μάθηση;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
Εδώ έχουμε τους τύπους αλγορίθμων ταξινόμησης στη Μηχανική Μάθηση:
- Γραμμικοί ταξινομητές: Logistic Regression , Naive Bayes Classifier .
- Πλησιέστερος γείτονας.
- Υποστήριξη διανυσματικά μηχανήματα.
- Δέντρα απόφασης.
- Ενισχυμένα δέντρα.
- Τυχαίο Δάσος.
- Νευρωνικά δίκτυα.
Ομοίως, τι είναι ο αλγόριθμος ταξινόμησης;
ΕΝΑ αλγόριθμος ταξινόμησης , γενικά, είναι μια συνάρτηση που ζυγίζει τα χαρακτηριστικά εισόδου έτσι ώστε η έξοδος να διαχωρίζει τη μια κατηγορία σε θετικές τιμές και την άλλη σε αρνητικές τιμές.
Στη συνέχεια, το ερώτημα είναι τι είναι τα μαθήματα στη μηχανική μάθηση; ΕΝΑ τάξη υποδηλώνει ένα σύνολο στοιχείων (ή σημείων δεδομένων αν πρέπει να τα αναπαραστήσουμε σε ένα διανυσματικό χώρο) που έχουν ορισμένα κοινά χαρακτηριστικά (ή παρουσιάζουν πολύ παρόμοια μοτίβα χαρακτηριστικών στη γλώσσα ML έτσι ώστε να υπονοούν μια πολύ συγκεκριμένη και κοινή ερμηνεία.
Κατά συνέπεια, πώς ξέρετε ποιον αλγόριθμο ταξινόμησης να χρησιμοποιήσετε;
- 1-Ταξινομήστε το πρόβλημα.
- 2-Κατανοήστε τα δεδομένα σας.
- Αναλύστε τα Δεδομένα.
- Επεξεργαστείτε τα δεδομένα.
- Μεταμορφώστε τα δεδομένα.
- 3-Βρείτε τους διαθέσιμους αλγόριθμους.
- 4-Εφαρμογή αλγορίθμων μηχανικής μάθησης.
- 5-Βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων.
Ποιοι είναι οι διαφορετικοί τύποι αλγορίθμων;
Υπάρχουν πολλοί τύποι αλγορίθμων, αλλά οι πιο θεμελιώδεις τύποι αλγορίθμων είναι:
- Αναδρομικοί αλγόριθμοι.
- Αλγόριθμος δυναμικού προγραμματισμού.
- Αλγόριθμος backtracking.
- Αλγόριθμος διαίρει και βασίλευε.
- Άπληστος αλγόριθμος.
- Αλγόριθμος Brute Force.
- Τυχαιοποιημένος αλγόριθμος.
Συνιστάται:
Τι είναι το σφάλμα γενίκευσης στη μηχανική μάθηση;
Σε εφαρμογές εποπτευόμενης μάθησης στη μηχανική μάθηση και στη θεωρία στατιστικής μάθησης, το σφάλμα γενίκευσης (γνωστό και ως σφάλμα εκτός δείγματος) είναι ένα μέτρο της ακρίβειας ενός αλγόριθμου σε θέση να προβλέψει τιμές αποτελέσματος για δεδομένα που δεν είχαν εμφανιστεί προηγουμένως
Τι είναι το model drift στη μηχανική μάθηση;
Από την Βικιπαίδεια, την ελεύθερη εγκυκλοπαίδεια. Στην προγνωστική ανάλυση και τη μηχανική μάθηση, η εννοιολογική μετατόπιση σημαίνει ότι οι στατιστικές ιδιότητες της μεταβλητής στόχου, την οποία το μοντέλο προσπαθεί να προβλέψει, αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου με απρόβλεπτους τρόπους. Αυτό προκαλεί προβλήματα επειδή οι προβλέψεις γίνονται λιγότερο ακριβείς όσο περνάει ο καιρός
Τι είναι το πλαίσιο στη μηχανική μάθηση;
Τι είναι το πλαίσιο μηχανικής μάθησης. Το πλαίσιο μηχανικής μάθησης είναι μια διεπαφή, βιβλιοθήκη ή εργαλείο που επιτρέπει στους προγραμματιστές να κατασκευάζουν πιο εύκολα και γρήγορα μοντέλα μηχανικής μάθησης, χωρίς να μπαίνουν στο στόχαστρο των υποκείμενων αλγορίθμων
Ποιοι είναι οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται στη βαθιά μάθηση;
Οι πιο δημοφιλείς αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης είναι: Συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) Δίκτυα μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM) Στοιβαγμένοι αυτόματος κωδικοποιητές. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Τι είναι το πρόβλημα παλινδρόμησης στη μηχανική μάθηση;
Ένα πρόβλημα παλινδρόμησης είναι όταν η μεταβλητή εξόδου είναι μια πραγματική ή συνεχής τιμή, όπως "μισθός" ή "βάρος". Μπορούν να χρησιμοποιηθούν πολλά διαφορετικά μοντέλα, το απλούστερο είναι η γραμμική παλινδρόμηση. Προσπαθεί να προσαρμόσει δεδομένα με το καλύτερο υπερ-επίπεδο που διέρχεται από τα σημεία