Sinflashtirishda o'quvchilarning turlari
Lazy Learners - Dangasa o'quvchilar o'quv ma'lumotlarini saqlashadi va sinov ma'lumotlari paydo bo'lishini kutishadi. Sinflashtirish saqlangan o'quv ma'lumotlariga eng ko'p tegishli ma'lumotlar yordamida amalga oshiriladi. Ular g'ayratli o'quvchilar bilan taqqoslaganda ko'proq vaqtni taxmin qilishadi. Masalan, k - eng yaqin qo'shni, sabablarga ko'ra asoslash.
Ishtiyoqli o'quvchilar - ishtiyoqli o'quvchilar bashorat qilish uchun ma'lumot olishdan oldin berilgan ma'lumotlarga asoslanib sinflashtirish modelini tuzadilar. U butun makon uchun ishlaydigan bitta farazni qabul qilishi kerak. Shu sababli, ular mashg'ulotlarda ko'p vaqtni va bashorat qilish uchun kamroq vaqtni oladi. Masalan - Qaror daraxti, sun'iy neyron tarmoqlari.
Sinflashtirish algoritmlari Mashinali o'qitishda klassifikatsiya - bu ma'lumotlar to'plamini asosan sinflarga ajratadigan, nazorat qilinadigan ta'lim kontseptsiyasi. Sinflashtirishning eng keng tarqalgan muammolari quyidagilardir: nutqni tanib olish, yuzni aniqlash, qo'l yozuvini tanib olish, hujjatlarni sinflashtirish va hk. mashinali o'qitishda klassifikatsiya qilish uchun bir qator mashinalarni o'rganish algoritmlari mavjud. mashinali o'qitishda ushbu sinflashtirish algoritmlarini ko'rib chiqamiz. Logistik regressiya
Bu natijalarni aniqlash uchun bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchidan foydalanadigan mashina o'qitishda sinflashtirish algoritmi. Natija ikkilamchi o'zgaruvchanlik bilan o'lchanadi, chunki u faqat ikkita mumkin bo'lgan natijalarga ega bo'ladi.
Logistik regressiyaning maqsadi qaram o'zgaruvchi va mustaqil o'zgaruvchilar to'plami o'rtasida eng mos keladigan munosabatlarni topishdir. Bu yaqin qo'shni kabi boshqa ikkilik sinflashtirish algoritmlaridan yaxshiroqdir, chunki u tasnifga olib keladigan omillarni miqdoriy ravishda tushuntiradi.
Afzalliklari va kamchiliklari
Dostları ilə paylaş: |
