Мазмуну:
Video: Маалыматтарды иштетүүдө классификациялоо ыкмалары кандай?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Маалыматтарды казып алуу милдеттердин алты жалпы класстарын камтыйт. Аномалияларды аныктоо, Ассоциация эрежелерин үйрөнүү, Кластерлөө, Классификация , Регрессия, Жыйынтыктоо. Классификация майор болуп саналат маалыматтарды казып алуу техникасы жана ар кандай тармактарда кеңири колдонулат.
Муну эске алып, классификациянын кандай ыкмалары бар?
Классификациялоо алгоритмдеринин түрлөрү
- Сызыктуу классификаторлор. Логистикалык регрессия. Naive Bayes классификатору. Фишердин сызыктуу дискриминанты.
- Колдоо вектордук машиналар. Эң кичине квадраттар вектордук машиналарды колдойт.
- Квадраттык классификаторлор.
- Ядрону баалоо. к-жакынкы кошуна.
- Чечим дарактары. Кокус токойлор.
- Нейрондук тармактар.
- Вектордук кванттоого үйрөнүү.
Экинчиден, маалыматтарды иштетүүдө классификация эрежеси деген эмне? боюнча изилдөө классификация техникалар маалыматтарды казып алуу . Жөнөкөй аныктама боюнча, жылы классификация /кластерлөө жыйындысын талдоо маалыматтар жана топтордун топтомун түзүү эрежелер колдонууга болот классификациялоо келечек маалыматтар.
Ошо сыяктуу эле, кимдир бирөө маалыматтарды казып алууда классификациялоо үчүн колдонулган техника кайсы?
Регрессия жана Классификация эки популярдуу болуп саналат Классификациялоо техникасы . Классификация бөлүүчү эрежелерди табуу кирет маалыматтар ажыратылган топторго. үчүн киргизүү классификация тренинг болуп саналат маалыматтар класс белгилери мурунтан эле белгилүү болгон топтом.
Маалыматтарды иштетүүдө Байес классификациясы деген эмне?
Data Mining - Байес классификациясы . Жарнамалар. Байес классификациясы негизделген Bayes ' Теорема. Bayesian классификаторлор статистикалык классификаторлор болуп саналат. Bayesian классификаторлор класска мүчө болуу ыктымалдыгын, мисалы, берилген кортеждин белгилүү бир класска таандык болуу ыктымалдыгын алдын ала айта алат.
Сунушталууда:
Маалыматтарды иштетүүдө кандай типтеги маалымат өндүрүлөт?
Маалыматтарды казып алуу - бул маалыматтар арасында күтүлбөгөн / мурда белгисиз мамилелерди табуу. Бул машина үйрөнүү, статистика, AI жана маалымат базасы технологиясын колдонгон көп дисциплинардык көндүм. Data Mining аркылуу алынган түшүнүктөр маркетинг, алдамчылыкты аныктоо жана илимий ачылыштар үчүн колдонулушу мүмкүн
Маалыматтарды иштетүүдө кластерлөөнүн талаптары кандай?
Кластерлөө алгоритми канааттандырууга тийиш болгон негизги талаптар: масштабдуулук; атрибуттардын ар кандай түрлөрү менен иштөө; ыктыярдуу формадагы кластерлерди табуу; киргизүү параметрлерин аныктоо үчүн домен билимине минималдуу талаптар; ызы-чуу жана четтөөлөр менен күрөшүү жөндөмдүүлүгү;
Маалыматтарды иштетүүдө кластердик анализ деген эмне?
Кластерлөө – бул абстракттуу объекттердин тобун окшош объекттердин класстарына түзүү процесси. Эсте турган пункттар. Маалымат объекттеринин кластерин бир топ катары кароого болот. Кластердик талдоо жүргүзүүдө биз адегенде маалыматтар топтомун маалыматтарды окшоштугуна жараша топторго бөлүп, анан топторго энбелгилерди дайындайбыз
Маалыматтарды иштетүүдө көп катмарлуу перцептрон деген эмне?
Көп катмарлуу перцептрон (MLP) – алдыга багыт берүүчү жасалма нейрон тармагынын (ANN) классы. Киргизүү түйүндөрүнөн тышкары, ар бир түйүн сызыктуу эмес активдештирүү функциясын колдонгон нейрон болуп саналат. MLP окутуу үчүн backpropagation деп аталган көзөмөлдөнгөн окутуу ыкмасын колдонот
Маалыматтарды кармоонун кандай ыкмалары бар?
Маалыматтарды басып алуунун ыкмалары. Жээкке жакын ачкыч. SingleClick. OCR (оптикалык белгилерди таануу) ICR (акылдуу белгилерди таануу) штрих-кодду таануу. Калыпка негизделген акылдуу тартуу. Документти интеллектуалдык таануу (IDR)