|
Bu chiziqli modellarga mos kelish uchun juda samarali va sodda yondashuv. Stoxastik gradiyent tushish, ayniqsa, namunaviy ma'lumotlar juda ko'p bo'lganda foydalidir. Turli xil yo'qotish funktsiyalari va sinflashtirish uchun jarimalarni qo'llab-quvvatlaydi. Stoxastik gradient tushish deganda har bir o'quv ma'lumotlari misolidan hosilalarni hisoblash va darhol yangilanishni hisoblash tushuniladi.
Afzalliklari Algoritmning afzalligi - bu amalga oshirishning qulayligi va samaradorligi, stoxastik gradiyent tushishida katta to'siq shundaki, u bir qator giper-parametrlarni talab qiladi va xususiyatlar miqyosiga sezgir. K-eng yaqin qo'shni
Bu n-o'lchovli maydonda ma'lumotlarga mos keladigan barcha misollarni saqlaydigan dangasa o'rganish algoritmi. Bu dangasa o'rganish algoritmi, chunki u umumiy ichki modelni qurishga e'tibor bermaydi, aksincha u o'qitish ma'lumotlarini saqlashda ishlaydi.
Tasnif har bir nuqtaning eng yaqin qo'shnilarining oddiy ko'pchilik ovozi bilan hisoblanadi. U nazorat qilinadi va bir qator belgilangan punktlarni oladi va ulardan boshqa punktlarni belgilash uchun foydalanadi. Yangi nuqtani belgilash uchun u eng yaqin qo'shnilar deb ham ataladigan ushbu yangi nuqtaga eng yaqin joylashgan nuqtalarni ko'rib chiqadi. Unda o'sha qo'shnilar ovoz berishadi, shuning uchun qaysi qo'shnilarning ko'pchiligida yangi nuqta uchun yorliq bor. "K" - bu tekshiradigan qo'shnilar soni.
Afzalliklari va kamchiliklari Ushbu algoritm amalga oshirishda juda sodda va shovqinli ma'lumotlarga asoslangan. Ta'lim ma'lumotlari katta bo'lsa ham, bu juda samarali. KNN algoritmining birdan-bir kamchiligi shundaki, K qiymatini aniqlashga hojat yo'q va hisoblash narxi boshqa algoritmlarga nisbatan ancha yuqori.
Qo’llanilishi
Boshqalar bilan taqqoslaganda o'xshash vazifalarni izlash uchun sanoat dasturlari
Qo'lda yozishni aniqlash dasturlari
Tasvirni aniqlash
Videoni aniqlash
Birja tahlili
Dostları ilə paylaş: |
