İçindekiler:
Video: Makine öğreniminde sınıflandırma algoritmaları nelerdir?
2024 Yazar: Lynn Donovan | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:54
Burada Makine Öğreniminde sınıflandırma algoritması türlerine sahibiz:
- Doğrusal Sınıflandırıcılar: Lojistik regresyon , Saf Bayes Sınıflandırıcısı .
- En yakın komşu.
- Vektör makineleri desteklemek.
- Karar ağaçları.
- Güçlendirilmiş Ağaçlar.
- Rastgele Orman.
- Nöral ağlar.
Benzer şekilde, sınıflandırma algoritması nedir?
A sınıflandırma algoritması , genel olarak, çıktının bir sınıfı pozitif değerlere ve diğerini negatif değerlere ayırması için girdi özelliklerini tartan bir fonksiyondur.
Daha sonra soru şu, makine öğrenimindeki sınıflar nelerdir? A sınıf belirli ortak özelliklere sahip olan (veya çok özel ve ortak bir yorumu ima etmek için ML dilinde çok benzer özellik kalıpları sergileyen) bir dizi öğeyi (veya bunları bir vektör uzayında temsil etmemiz gerekiyorsa veri noktalarını) belirtir.
Sonuç olarak, hangi sınıflandırma algoritmasının kullanılacağını nasıl bileceksiniz?
- 1-Problemi kategorize edin.
- 2-Verilerinizi Anlayın.
- Verileri Analiz Edin.
- Verileri işleyin.
- Verileri dönüştürün.
- 3-Kullanılabilir algoritmaları bulun.
- 4-Makine öğrenme algoritmalarını uygular.
- 5-Hiper parametreleri optimize edin.
Farklı algoritma türleri nelerdir?
Pek çok algoritma türü vardır, ancak en temel algoritma türleri şunlardır:
- Özyinelemeli algoritmalar.
- Dinamik programlama algoritması.
- Geri izleme algoritması.
- Böl ve yönet algoritması.
- Açgözlü algoritma.
- Brute Force algoritması.
- Rastgele algoritma.
Önerilen:
Makine öğreniminde model kayması nedir?
Vikipedi, özgür ansiklopedi. Tahmine dayalı analitik ve makine öğreniminde kavram kayması, modelin tahmin etmeye çalıştığı hedef değişkenin istatistiksel özelliklerinin zaman içinde öngörülemeyen şekillerde değişmesi anlamına gelir. Bu sorunlara neden olur, çünkü tahminler zaman geçtikçe daha az doğru olur
Makine öğreniminde çerçeve nedir?
Makine Öğrenimi Çerçevesi Nedir? Bir Makine Öğrenimi Çerçevesi, geliştiricilerin, temel algoritmaların özüne girmeden, daha kolay ve hızlı bir şekilde makine öğrenimi modelleri oluşturmasına olanak tanıyan bir arabirim, kitaplık veya araçtır
Makine öğreniminde bir regresyon sorunu nedir?
Bir regresyon problemi, çıktı değişkeninin “maaş” veya “ağırlık” gibi gerçek veya sürekli bir değer olması durumudur. Birçok farklı model kullanılabilir, en basiti lineer regresyondur. Noktalardan geçen en iyi hiper düzlemle verileri sığdırmaya çalışır
Makine öğreniminde model dağıtımı nedir?
Model Dağıtımı nedir? Dağıtım, verilere dayalı pratik iş kararları almak için bir makine öğrenimi modelini mevcut bir üretim ortamına entegre ettiğiniz yöntemdir
Makine öğreniminde özellik azaltma nedir?
Özellik azaltmayı kullanmanın amacı, bilgisayarın işlevini yerine getirmek için işlemesi gereken özelliklerin (veya değişkenlerin) sayısını azaltmaktır. Özellik azaltma, boyutların sayısını azaltmak için kullanılır, bu da verileri makine öğrenimi uygulamaları için daha az seyrek ve istatistiksel olarak daha anlamlı hale getirir