Isi kandungan:

Bagaimanakah algoritma klasifikasi berfungsi?
Bagaimanakah algoritma klasifikasi berfungsi?

Video: Bagaimanakah algoritma klasifikasi berfungsi?

Video: Bagaimanakah algoritma klasifikasi berfungsi?
Video: Macam macam algoritma dan contoh aplikasi sederhana 2024, November
Anonim

Klasifikasi ialah teknik di mana kami mengkategorikan data ke dalam bilangan kelas tertentu. Matlamat utama a pengelasan masalah ialah untuk mengenal pasti kategori/kelas yang mana data baharu akan berada di bawahnya. Pengelas : An algoritma yang memetakan data input kepada kategori tertentu.

Begitu juga seseorang mungkin bertanya, apakah algoritma klasifikasi dalam pembelajaran mesin?

Di sini kami mempunyai jenis algoritma klasifikasi dalam Pembelajaran Mesin:

  • Pengelas Linear: Regresi Logistik, Pengelas Naive Bayes.
  • Jiran terdekat.
  • Sokongan Mesin Vektor.
  • Pokok Keputusan.
  • Pokok Digalak.
  • Hutan Rawak.
  • Rangkaian Neural.

Selain di atas, apakah algoritma pengelasan berdasarkan kebarangkalian? Kebarangkalian pengelasan . Dalam pembelajaran mesin, probabilistik pengelas ialah pengelas yang mampu meramal, diberi pemerhatian sesuatu input, a kebarangkalian pengedaran ke atas satu set kelas, bukannya hanya mengeluarkan kelas yang paling berkemungkinan yang sepatutnya dimiliki oleh pemerhatian.

Ringkasnya, apakah algoritma pengelasan terbaik?

Random Forest ialah salah satu pembelajaran mesin yang paling berkesan dan serba boleh algoritma untuk pelbagai jenis pengelasan dan tugas regresi, kerana ia lebih teguh kepada bunyi. Sukar untuk membina hutan rawak yang buruk.

Apakah klasifikasi ML?

Dalam pembelajaran mesin dan statistik, pengelasan ialah masalah mengenal pasti kepada mana satu set kategori (subpopulasi) pemerhatian baharu tergolong, berdasarkan set latihan data yang mengandungi pemerhatian (atau kejadian) yang mana keahlian kategorinya diketahui.

Disyorkan: