Mundarija:
Video: Mashinani o'rganishda tasniflash algoritmlari qanday?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
Mashinani o'rganishda bizda tasniflash algoritmlarining turlari mavjud:
- Chiziqli tasniflagichlar: Logistik regressiya , Naive Bayes klassifikatori .
- Eng yaqin qo'shni.
- Vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash.
- Qaror daraxtlari.
- Ko'tarilgan daraxtlar.
- Tasodifiy o'rmon.
- Neyron tarmoqlari.
Xuddi shunday, tasniflash algoritmi nima?
A tasniflash algoritmi , umuman olganda, chiqish bir sinfni ijobiy qiymatlarga, ikkinchisini esa salbiy qiymatlarga ajratishi uchun kirish xususiyatlarini tortuvchi funktsiyadir.
Keyinchalik savol tug'iladi, mashinani o'rganishda darslar nima? A sinf ma'lum umumiy xususiyatlarga ega bo'lgan (yoki ML tilida juda o'xshash xususiyat naqshlarini ko'rsatadigan) juda o'ziga xos va umumiy talqinni nazarda tutadigan elementlar to'plamini (yoki agar biz ularni vektor-makonda ifodalashimiz kerak bo'lsa, ma'lumotlar nuqtalarini) bildiradi.
Shunday qilib, qanday tasniflash algoritmidan foydalanishni qanday bilasiz?
- 1- Muammoni toifalarga ajrating.
- 2-Ma'lumotlaringizni tushuning.
- Ma'lumotlarni tahlil qilish.
- Ma'lumotlarni qayta ishlash.
- Ma'lumotlarni o'zgartiring.
- 3-Mavjud algoritmlarni toping.
- 4-Mashinani o'rganish algoritmlarini amalga oshirish.
- 5-Giperparametrlarni optimallashtirish.
Algoritmlarning har xil turlari qanday?
Algoritmning ko'p turlari mavjud, ammo eng asosiy algoritm turlari:
- Rekursiv algoritmlar.
- Dinamik dasturlash algoritmi.
- Orqaga qaytish algoritmi.
- Bo'lish va zabt etish algoritmi.
- Ochko'z algoritm.
- Qo'pol kuch algoritmi.
- Tasodifiy algoritm.
Tavsiya:
Mashinani o'rganishda umumlashtirish xatosi nima?
Mashinani o'rganish va statistik o'rganish nazariyasidagi nazorat ostida o'rganish ilovalarida umumlashtirish xatosi (namunadan tashqari xato deb ham ataladi) algoritmning ilgari ko'rilmagan ma'lumotlar uchun natija qiymatlarini qanchalik aniq bashorat qila olishining o'lchovidir
Mashinani o'rganishda model drifti nima?
Vikipediyadan, bepul ensiklopediya. Bashoratli tahlil va mashinani o'rganishda kontseptsiyaning drifti model bashorat qilishga urinayotgan maqsadli o'zgaruvchining statistik xususiyatlari vaqt o'tishi bilan kutilmagan tarzda o'zgarishini anglatadi. Bu muammolarni keltirib chiqaradi, chunki vaqt o'tishi bilan bashoratlar kamroq aniq bo'ladi
Mashinani o'rganishda ramka nima?
Machine Learning Framework nima. Machine Learning Framework - bu interfeys, kutubxona yoki vosita bo'lib, ishlab chiquvchilarga asosiy algoritmlarning mayda-chuydasini tushunmasdan, mashinani o'rganish modellarini osonroq va tezroq yaratishga imkon beradi
Mashinani o'rganishda regressiya muammosi nima?
Regressiya muammosi chiqish o'zgaruvchisi "ish haqi" yoki "og'irlik" kabi haqiqiy yoki doimiy qiymat bo'lsa. Ko'p turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng oddiy - chiziqli regressiya. U nuqtalar orqali o'tadigan eng yaxshi giper-samolyot bilan ma'lumotlarni moslashtirishga harakat qiladi
Mashinani o'rganishda modelni qo'llash nima?
Modelni joylashtirish nima? Joylashtirish - bu ma'lumotlarga asoslangan amaliy biznes qarorlarini qabul qilish uchun mashinani o'rganish modelini mavjud ishlab chiqarish muhitiga integratsiyalash usuli