Denetimsiz öğrenmede ilişkilendirme nedir?

2024 Yazar: Lynn Donovan | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:54

bağlantı kurallar veya bağlantı analizi de veri madenciliğinde önemli bir konudur. Bu bir denetimsiz yöntemi, bu yüzden etiketlenmemiş bir veri kümesiyle başlıyoruz. Etiketlenmemiş bir veri kümesi, bize doğru cevabı veren, değişkeni olmayan bir veri kümesidir. bağlantı Analiz, farklı varlıklar arasındaki ilişkileri bulmaya çalışır.

Buna uygun olarak, birliktelik kuralları denetimsiz öğrenme midir?

Karar ağacının aksine ve kural sınıflandırma modelleri ile sonuçlanan set indüksiyon, birliktelik kuralı öğrenme bir denetimsiz öğrenme Örneklere hiçbir sınıf etiketi atanmamış yöntem. Bu daha sonra bir Denetimli Öğrenme NN'nin önceden sınıflandırılmış örneklerden öğrendiği görev.

Ayrıca, denetimsiz öğrenme ne anlama geliyor? Denetimsiz öğrenme bir tür makine öğrenme etiketli yanıtlar olmadan girdi verilerinden oluşan veri kümelerinden çıkarımlar yapmak için kullanılan algoritma. En genel denetimsiz öğrenme yöntem NS küme analizi, bu NS Verilerdeki gizli kalıpları veya gruplandırmayı bulmak için keşifsel veri analizi için kullanılır.

Ayrıca, denetimsiz öğrenme örneği nedir?

burada olabilir denetimsiz makine öğrenimi örnekleri k-araçları gibi kümeleme , Gizli Markov Modeli, DBSCAN kümeleme , PCA, t-SNE, SVD, Birliktelik kuralı. Birkaç tanesine göz atalım: k-araçları kümeleme - Veri madenciliği. k-araç kümeleme merkezi algoritmadır denetimsiz makine öğrenimi operasyon.

Denetimsiz öğrenmenin farklı türleri nelerdir?

Denetimsiz öğrenmede kullanılan en yaygın algoritmalardan bazıları şunlardır:

• Kümeleme. hiyerarşik kümeleme, k-ortalamalar.
• Anomali tespiti. Yerel Aykırı Değer Faktörü.
• Nöral ağlar. Otomatik kodlayıcılar. Derin İnanç Ağları.
• Gibi gizli değişken modellerini öğrenmeye yönelik yaklaşımlar. Beklenti-maksimizasyon algoritması (EM) Momentler yöntemi.