Sisällysluettelo:

Miten luokittelualgoritmi toimii?
Miten luokittelualgoritmi toimii?

Video: Miten luokittelualgoritmi toimii?

Video: Miten luokittelualgoritmi toimii?
Video: So Much Magnificence 2024, Marraskuu
Anonim

Luokittelu on tekniikka, jossa luokittelemme tiedot tiettyyn määrään luokkia. Päätavoitteena a luokitus ongelma On tunnistaa luokka/luokka, johon uudet tiedot kuuluvat. Luokitin : An algoritmi joka kartoittaa syöttötiedot tiettyyn luokkaan.

Samalla tavalla voidaan kysyä, mitkä ovat koneoppimisen luokittelualgoritmit?

Tässä on koneoppimisen luokitusalgoritmien tyypit:

  • Lineaariset luokittimet: Logistic Regression, Naive Bayes Classifier.
  • Lähin naapuri.
  • Tuki Vector-koneita.
  • Päätöspuut.
  • Tehostetut puut.
  • Satunnainen metsä.
  • Neuraaliverkot.

Mikä luokittelualgoritmi perustuu yllä olevan lisäksi todennäköisyyteen? Todennäköisyys luokitus . Koneoppimisessa todennäköisyyslaskenta luokitin on luokitin joka pystyy ennustamaan syötteen havainnon perusteella a todennäköisyys jakautuminen luokkien joukkoon sen sijaan, että tulostettaisiin vain todennäköisin luokka, johon havainnon tulisi kuulua.

Yksinkertaisesti niin, mikä on paras luokittelualgoritmi?

Random Forest on yksi tehokkaimmista ja monipuolisimmista koneoppimisesta algoritmi laajalle valikoimalle luokitus ja regressiotehtävät, koska ne ovat kestävämpiä melulle. Huonoa satunnaista metsää on vaikea rakentaa.

Mikä on ML-luokitus?

Koneoppimisessa ja tilastoissa luokitus on ongelma tunnistaa, mihin kategorioiden (alapopulaatioiden) joukosta uusi havainto kuuluu, koulutusaineiston perusteella, joka sisältää havaintoja (tai tapauksia), joiden luokkaan kuuluminen on tiedossa.

Suositeltava: