Mündəricat:
Video: Maşın öyrənməsində təsnifat alqoritmləri hansılardır?
2024 Müəllif: Lynn Donovan | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2023-12-15 23:43
Burada Maşın Öyrənməsində təsnifat alqoritmlərinin növləri var:
- Xətti təsnifatçılar: Logistik reqressiya , Naive Bayes Təsnifatçısı .
- Ən yaxın qonşu.
- Vektor maşınlarını dəstəkləyin.
- Qərar Ağacları.
- Gücləndirilmiş Ağaclar.
- Təsadüfi meşə.
- Neyron şəbəkələri.
Eynilə, təsnifat alqoritmi nədir?
A təsnifat alqoritmi , ümumiyyətlə, giriş xüsusiyyətlərini ölçən funksiyadır ki, çıxış bir sinfi müsbət qiymətlərə, digərini isə mənfi qiymətlərə ayırsın.
Sonradan sual yaranır ki, maşın öyrənməsində dərslər nədir? A sinif müəyyən ümumi xüsusiyyətlərə malik olan (və ya çox spesifik və ümumi şərhi nəzərdə tutmaq üçün ML dilində çox oxşar xüsusiyyət nümunələri nümayiş etdirən) bir sıra elementləri (və ya onları vektor məkanında təmsil etməli olsaq, məlumat nöqtələrini) ifadə edir.
Nəticə etibarilə, hansı təsnifat alqoritmindən istifadə edəcəyinizi necə bilirsiniz?
- 1-Problemi kateqoriyalara ayırın.
- 2-Məlumatlarınızı Anlayın.
- Məlumatları təhlil edin.
- Məlumatları emal edin.
- Məlumatları çevirin.
- 3-Mövcud alqoritmləri tapın.
- 4-Maşın öyrənmə alqoritmlərini həyata keçirin.
- 5-Hiperparametrləri optimallaşdırın.
Fərqli alqoritm növləri hansılardır?
Alqoritmin bir çox növləri var, lakin ən əsas alqoritm növləri bunlardır:
- Rekursiv alqoritmlər.
- Dinamik proqramlaşdırma alqoritmi.
- Geri izləmə alqoritmi.
- Böl və fəth alqoritmi.
- Acgöz alqoritm.
- Brute Force alqoritmi.
- Təsadüfi alqoritm.
Tövsiyə:
Maşın öyrənməsində ümumiləşdirmə xətası nədir?
Maşın öyrənməsi və statistik öyrənmə nəzəriyyəsində nəzarət edilən öyrənmə tətbiqlərində ümumiləşdirmə xətası (nümunədən kənar xəta kimi də tanınır) alqoritmin əvvəllər görünməmiş məlumatlar üçün nəticə dəyərlərini nə dərəcədə dəqiq proqnozlaşdıra bilməsinin ölçüsüdür
Maşın öyrənməsində model sürüşməsi nədir?
Vikipediyadan, pulsuz ensiklopediyadan. Proqnozlaşdırma analitikasında və maşın öyrənməsində konsepsiyanın sürüşməsi, modelin proqnozlaşdırmağa çalışdığı hədəf dəyişənin statistik xüsusiyyətlərinin zamanla gözlənilməz şəkildə dəyişməsi deməkdir. Bu problemlərə səbəb olur, çünki zaman keçdikcə proqnozlar daha az dəqiq olur
Maşın öyrənməsində çərçivə nədir?
Machine Learning Framework nədir. Maşın Öyrənmə Çərçivəsi tərtibatçılara əsas alqoritmlərin incəliklərinə girmədən maşın öyrənmə modellərini daha asan və tez qurmağa imkan verən interfeys, kitabxana və ya alətdir
Maşın öyrənməsində reqressiya problemi nədir?
Reqressiya problemi çıxış dəyişəninin “əmək haqqı” və ya “çəki” kimi real və ya davamlı dəyər olduğu zaman yaranır. Çox müxtəlif modellərdən istifadə etmək olar, ən sadəi xətti reqressiyadır. O, məlumatları nöqtələrdən keçən ən yaxşı hiper təyyarə ilə uyğunlaşdırmağa çalışır
Maşın öyrənməsində model yerləşdirmə nədir?
Model Yerləşdirmə nədir? Yerləşdirmə məlumatlara əsaslanaraq praktiki biznes qərarları qəbul etmək üçün maşın öyrənmə modelini mövcud istehsal mühitinə inteqrasiya etdiyiniz üsuldur