Isi kandungan:

Apakah Persatuan dalam pembelajaran tanpa pengawasan?
Apakah Persatuan dalam pembelajaran tanpa pengawasan?

Video: Apakah Persatuan dalam pembelajaran tanpa pengawasan?

Video: Apakah Persatuan dalam pembelajaran tanpa pengawasan?
Video: Video Pembelajaran - Menjaga Persatuan dan Kesatuan 2024, November
Anonim

Persatuan peraturan atau persatuan analisis juga merupakan topik penting dalam perlombongan data. Ini adalah sebuah tanpa pengawasan kaedah, jadi kita mulakan dengan set data tidak berlabel. Set data tidak berlabel ialah set data tanpa pembolehubah yang memberi kita jawapan yang betul. Persatuan analisis cuba mencari hubungan antara entiti yang berbeza.

Sejajar dengan itu, adakah peraturan persatuan pembelajaran tanpa pengawasan?

Berbanding dengan pokok keputusan dan peraturan induksi set, yang menghasilkan model klasifikasi, pembelajaran peraturan persatuan adalah pembelajaran tanpa pengawasan kaedah, tanpa label kelas diberikan kepada contoh. Ini kemudiannya akan menjadi Diawasi Pembelajaran task, di mana NN belajar daripada contoh pra-kalsifikasi.

Juga, apakah maksud pembelajaran tanpa pengawasan? Pembelajaran tanpa pengawasan adalah sejenis pembelajaran mesin algoritma yang digunakan untuk membuat inferens daripada set data yang terdiri daripada data input tanpa respons berlabel. Yang paling biasa pembelajaran tanpa pengawasan kaedah ialah analisis kelompok, yang ialah digunakan untuk analisis data penerokaan untuk mencari corak atau pengelompokan tersembunyi dalam data.

Juga, apakah contoh pembelajaran tanpa pengawasan?

Di sini boleh contoh pembelajaran mesin tanpa pengawasan seperti k-means Pengelompokan , Model Markov Tersembunyi, DBSCAN Pengelompokan , PCA, t-SNE, SVD, Peraturan persatuan. Mari lihat beberapa daripadanya: k-means Pengelompokan - Perlombongan Data. k-bermaksud berkelompok ialah algoritma pusat dalam pembelajaran mesin tanpa pengawasan operasi.

Apakah jenis pembelajaran tanpa pengawasan yang berbeza?

Beberapa algoritma yang paling biasa digunakan dalam pembelajaran tanpa pengawasan termasuk:

  • Pengelompokan. pengelompokan hierarki, k-means.
  • Pengesanan anomali. Faktor Outlier Tempatan.
  • Rangkaian Neural. Pengekod automatik. Deep Belief Nets.
  • Pendekatan untuk mempelajari model pembolehubah terpendam seperti. Algoritma pemaksima jangkaan (EM) Kaedah momen.

Disyorkan: