|
Mashinali o’qitishda sinflashtirish masalalari
|
| bet | 3/8 | | Sana | 15.05.2024 | | Hajmi | 64,62 Kb. | | #233860 |
Tasniflash algoritmlari
Klassifikatorlar algoritmlarining har xil turlari mavjud. Ulardan ba'zilari:
Chiziqli klassifikatorlar
Chiziqli modellar sinflar o'rtasida chiziqli qaror chegarasini yaratadi. Ular oddiy va hisoblashda samarali. Chiziqli tasniflash modellarining ba'zilari quyidagilardir:
Logistik regressiya
"chiziqli" yadroga ega bo'lgan Support Vector Machine
Bir qavatli perseptron
Stokastik Gradient Descent (SGD) klassifikatori
Chiziqli bo'lmagan tasniflagichlar
Chiziqli bo'lmagan modellar sinflar o'rtasida chiziqli bo'lmagan qaror chegarasini yaratadi. Ular kirish xususiyatlari va maqsadli o'zgaruvchi o'rtasidagi murakkabroq munosabatlarni olishlari mumkin. Chiziqli bo'lmagan tasniflash modellarining ba'zilari quyidagilardir:
K-Eng yaqin qo'shnilar
Yadro SVM
Naive Bayes
Qarorlar daraxti tasnifi
Ansambl o'rganish tasniflagichlari:
Tasodifiy o'rmonlar,
AdaBoost,
Bagging tasniflagichi,
Ovoz berish tasniflagichi,
ExtraTrees klassifikatori
Ko'p qatlamli sun'iy neyron tarmoqlari
Tasniflash algoritmida o'quvchilar
Mashinani o'rganishda tasniflash o'quvchilarini "dangasa" yoki "ishtiyoqli" o'quvchilar sifatida ham tasniflash mumkin.
Dangasa o'quvchilar: dangasa o'quvchilar, shuningdek, misolga asoslangan o'quvchilar sifatida ham tanilgan, dangasa o'quvchilar o'quv bosqichida modelni o'rganmaydilar. Buning o'rniga, ular shunchaki o'quv ma'lumotlarini saqlaydilar va undan prognoz vaqtida yangi misollarni tasniflash uchun foydalanadilar. Bu bashorat qilish vaqtida juda tez, chunki u bashorat paytida hisob-kitoblarni talab qilmaydi. yuqori o'lchamli bo'shliqlarda yoki mashg'ulotlar soni ko'p bo'lsa, unchalik samarali emas. Dangasa o'quvchilarga misol sifatida k-eng yaqin qo'shnilar va vaziyatga asoslangan fikrlash kiradi.
|
| |
