2025 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2025-01-22 17:31
Ылайыктуу Көйгөйлөр үчүн Чечим дарагын үйрөнүү
Чечим дарагын үйрөнүү жалпысынан болуп саналат эң ылайыктуу чейин көйгөйлөр төмөнкү мүнөздөмөлөргө ээ: Инстанциялар атрибут-маани жуптары менен көрсөтүлөт. Атрибуттардын чектүү тизмеси бар (мисалы, чачтын түсү) жана ар бир инстанция ошол атрибут үчүн маанини сактайт (мисалы, сары чач)
Анда чечим дарагын үйрөнүүдө кандай маселелер бар?
Чечим дарактарын үйрөнүүдөгү практикалык маселелерге төмөнкүлөр кирет:
- чечим дарагын өстүрүү канчалык терең аныктоо.
- үзгүлтүксүз атрибуттарды иштетүү.
- тиешелүү атрибуттарды тандоо чарасын тандоо.
- атрибут баалуулуктары жок машыгуу маалыматтарын иштетүү.
- ар кандай чыгымдар менен атрибуттарды иштетүү.
Машинаны үйрөнүүдө чечим дарагынын кандай пайдасы бар? Чечим дарактары параметрлик эмес көзөмөлдөнөт үйрөнүү ыкмасы колдонулган экөө үчүн классификация жана регрессия милдеттери. Максаты тарабынан максаттуу өзгөрмөнүн маанисин болжолдоочу моделди түзүү үйрөнүү жөнөкөй чечим маалымат өзгөчөлүктөрүнөн келип чыккан эрежелер.
Ушундай жол менен, чечим дарагынын кандай артыкчылыктары жана кемчиликтери бар?
Артыкчылыктары жана кемчиликтери Түшүнүү жана чечмелөө үчүн жөнөкөй. Эл түшүнө алат чечим дарагы кыскача түшүндүрмөдөн кийин моделдер. Бир аз катуу маалыматтар менен да баалуулукка ээ болуңуз.
Чечим дарагы жана мисал деген эмне?
Чечим дарактары Бул көзөмөлдөнгөн машинаны үйрөнүүнүн бир түрү (башкача айтканда, сиз киргизүү эмне экендигин жана окутуу маалыматында тиешелүү натыйжа эмне экенин түшүндүрөсүз), мында маалыматтар белгилүү бир параметрге ылайык үзгүлтүксүз бөлүнөт. Ан мисал а чечим дарагы жогоруда экилик аркылуу түшүндүрсө болот дарак.
Сунушталууда:
Pythonдо чечим дарагын кантип ишке ашырасыз?
Чечим дарагын ишке ашырууда биз төмөнкү эки этаптан өтөбүз: Курулуш фазасы. Берилиштер топтомун алдын ала иштетүү. Поездден берилиштер топтомун бөлүп, Python sklearn пакетин колдонуп сынаңыз. Классфикаторду үйрөтүү. Операциялык фаза. Болжолдоолорду жасаңыз. Тактыгын эсептеңиз
Тармакта кандай көйгөйлөр бар?
Бул жерде кээ бир жалпы тармак көйгөйлөрүн карап көрөлү, аларды тез арада чечүү үчүн кээ бир кеңештер жана андан да жакшыраак, алардын кайра пайда болушун кантип алдын алуу керек. Кайталанма IP даректер. IP дареги түгөнүп баратат. DNS көйгөйлөрү. Жалгыз жумушчу станция Тармакка туташа албайт. Жергиликтүү файл же принтер бөлүшүүлөрүнө туташуу мүмкүн эмес
Машина үйрөнүү үчүн кандай программалоо тили колдонулат?
Python Ошо сыяктуу эле, машина үйрөнүү жана AI үчүн кайсы тил жакшыраак? Жасалма интеллект үчүн эң мыкты 5 программалоо тилдери Python. Python жөнөкөйлүгүнөн улам AI өнүктүрүү тилдеринин тизмесинде биринчи орунда деп эсептелет. R.
R тилинде чечим дарагын кантип жасайсыз?
Чечим дарактары деген эмне? 1-кадам: Маалыматтарды импорттоо. 2-кадам: Берилиштер топтомун тазалоо. 3-кадам: поезд / сыноо топтомун түзүү. 4-кадам: моделди түзүү. 5-кадам: Божомолдоо. 6-кадам: Иштин натыйжалуулугун өлчөө. 7-кадам: Гипер-параметрлерди тууралаңыз
PowerPointте чечим дарагын кантип түзөсүз?
Бул макалада мен жөнөкөй чечим дарагын түзүү үчүн Envato Elements'тен акыл картасынын шаблонун ыңгайлаштырам. Ошол негиздер менен PowerPointте чечим дарагын түзөлү. Кагазга чечим дарагын тартыңыз. MindMap шаблонун тандаңыз жана жүктөп алыңыз. Түйүндөрдү жана бутактарды форматтоо. Маалыматыңызды киргизиңиз