Мазмуну:
Video: Машинаны үйрөнүүдө классификациялоо алгоритмдери кандай?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
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.
Ошо сыяктуу эле, классификация алгоритми деген эмне?
А классификация алгоритми , жалпысынан алганда, чыгаруу бир классты оң маанилерге, экинчисин терс маанилерге бөлүп тургандай, киргизүү өзгөчөлүктөрүн таразалаган функция.
Андан кийин суроо туулат, машинаны үйрөнүүдө кандай класстар бар? А класс белгилүү бир жалпы мүнөздөмөлөргө ээ (же өтө спецификалык жана жалпы интерпретацияны көрсөтүү үчүн ML тилинде абдан окшош өзгөчөлүк үлгүлөрүн көрсөткөн) элементтердин жыйындысын (же аларды вектор-мейкиндикте көрсөтүү керек болсо, маалымат чекиттерин) билдирет.
Демек, кайсы классификация алгоритмин колдонуу керектигин кайдан билесиз?
- 1-Маселени категорияга бөлүңүз.
- 2-Өзүңүздүн маалыматтарыңызды түшүнүңүз.
- Маалыматтарды талдоо.
- Маалыматтарды иштетүү.
- Маалыматтарды трансформациялоо.
- 3-Жеткиликтүү алгоритмдерди табыңыз.
- 4-Машинаны үйрөнүү алгоритмдерин ишке ашыруу.
- 5- Гиперпараметрлерди оптималдаштыруу.
Алгоритмдердин ар кандай түрлөрү кандай?
Алгоритмдин көптөгөн түрлөрү бар, бирок алгоритмдин эң негизги түрлөрү:
- Рекурсивдүү алгоритмдер.
- Динамикалык программалоо алгоритми.
- Артка издөө алгоритми.
- Бөлүү жана жеңүү алгоритми.
- Ач көз алгоритм.
- Brute Force алгоритми.
- Рандомизацияланган алгоритм.
Сунушталууда:
Машинаны үйрөнүүдө жалпылоо катасы деген эмне?
Машина үйрөнүү жана статистикалык үйрөнүү теориясындагы көзөмөлгө алынган окуу колдонмолорунда жалпылоо катасы (үлгүдөн тыш ката деп да белгилүү) алгоритмдин мурда көрүлбөгөн маалыматтар үчүн жыйынтык баалуулуктарын канчалык так алдын ала айтууга жөндөмдүүлүгүнүн өлчөмү болуп саналат
Маалыматтарды иштетүү алгоритмдери кандай?
Төмөндө берилген Топ маалыматтарды казып алуу алгоритмдердин тизмеси: C4. C4. k-каражат: Колдоо вектордук машиналар: Apriori: EM(Expectation-Maximization): PageRank(PR): AdaBoost: kNN:
Маалыматтарды иштетүүдө классификациялоо ыкмалары кандай?
Маалыматтарды казып алуу милдеттердин алты жалпы класстарын камтыйт. Аномалияларды аныктоо, Ассоциация эрежелерин үйрөнүү, Кластерлөө, Классификация, Регрессия, Жыйынтыктоо. Классификация маалыматтарды казып алуунун негизги ыкмасы жана ар кандай тармактарда кеңири колдонулат
Машинаны үйрөнүүдө моделди жайылтуу деген эмне?
Моделди жайылтуу деген эмне? Жайгаштыруу - бул маалыматтардын негизинде практикалык бизнес чечимдерди кабыл алуу үчүн машина үйрөнүү моделин учурдагы өндүрүш чөйрөсүнө интеграциялоо ыкмасы
Машинаны үйрөнүүдө өзгөчөлүктү азайтуу деген эмне?
Функцияларды кыскартууну колдонуунун максаты - компьютер өз функциясын аткаруу үчүн иштете турган функциялардын (же өзгөрмөлөрдүн) санын азайтуу. Функцияларды азайтуу өлчөмдөрдүн санын азайтуу үчүн колдонулат, бул машина үйрөнүү колдонмолору үчүн маалыматтарды азыраак сейрек жана статистикалык жактан маанилүү кылат