Мазмуну:

Классификация алгоритми кантип иштейт?
Классификация алгоритми кантип иштейт?

Video: Классификация алгоритми кантип иштейт?

Video: Классификация алгоритми кантип иштейт?
Video: JavaScript деген эмне? 2024, Ноябрь
Anonim

Классификация болуп саналат биз маалыматтарды берилген класстарга бөлгөн техника. Негизги максаты А классификация көйгөй болуп саналат жаңы маалыматтар кире турган категорияны/классты аныктоо үчүн. Классификациялоочу : Ан алгоритм бул киргизилген маалыматтарды белгилүү бир категорияга карталайт.

Ошо сыяктуу эле, кимдир бирөө сурашы мүмкүн, машина үйрөнүүдө классификация алгоритмдери кандай?

Бул жерде бизде Machine Learning классификациясынын алгоритмдеринин түрлөрү бар:

  • Сызыктуу классификаторлор: Логистикалык регрессия, Naive Bayes классификатору.
  • Жакынкы кошуна.
  • Вектордук машиналарды колдоо.
  • Чечим дарактары.
  • Көбөйтүлгөн дарактар.
  • Random Forest.
  • Нейрондук тармактар.

Жогорудагыдан тышкары, кандай классификация алгоритми ыктымалдуулукка негизделген? Ыктымалдуулук классификация . Машина үйрөнүүдө, ыктымалдык классификатор болуп саналат классификатор киргизүүнү байкоону эске алуу менен алдын ала айтууга жөндөмдүү, а ыктымалдуулук байкоо таандык болушу мүмкүн болгон классты гана чыгарбастан, класстардын жыйындысы боюнча бөлүштүрүү.

Жөн эле, эң жакшы классификация алгоритми кайсы?

Random Forest - бул эң эффективдүү жана ар тараптуу машина үйрөнүүлөрдүн бири алгоритм ар түрдүү үчүн классификация жана регрессия милдеттери, анткени алар ызы-чууга туруктуураак. Жаман кокус токой куруу кыйын.

ML классификациясы деген эмне?

Машина үйрөнүү жана статистика боюнча, классификация категорияга мүчөлүгү белгилүү болгон байкоолорду (же инстанцияларды) камтыган маалыматтардын окуу топтомунун негизинде жаңы байкоо категориялардын (подпопуляциялардын) кайсынысына таандык экендигин аныктоо маселеси.

Сунушталууда: