Ni kiainisha kipi kinachofaa zaidi katika kujifunza kwa mashine?

Orodha ya maudhui:

Ni kiainisha kipi kinachofaa zaidi katika kujifunza kwa mashine?
Ni kiainisha kipi kinachofaa zaidi katika kujifunza kwa mashine?

Video: Ni kiainisha kipi kinachofaa zaidi katika kujifunza kwa mashine?

Video: Ni kiainisha kipi kinachofaa zaidi katika kujifunza kwa mashine?
Video: HIZI NI DALILI ZA HATARI UKIZIONA KWA MTOTO | AFYA PLUS 2024, Desemba
Anonim

Kuchagua Muundo Bora wa Uainishaji wa Kujifunza kwa Mashine

  • Mashine ya vekta ya usaidizi (SVM) hufanya kazi vyema wakati data yako ina aina mbili haswa. …
  • k-Nearest Neighbor (kNN) hufanya kazi na data, ambapo utangulizi wa data mpya utawekwa kwa kategoria.

Je, kanuni bora ya kiainishaji ni ipi?

Unahitaji kujaribu algoriti nyingi kama vile SVM KNN NN DNN RNN n.k ili kufikia kauli iliyo hapo juu. Kanuni bora zaidi za kazi ya uainishaji inaweza kuwa kitu chochote kama Naive-Bayes, Urekebishaji wa Vifaa, Mashine ya Vekta ya Usaidizi, Mti wa Uamuzi, Msitu wa Kawaida au Mtandao wa Neural.

Nitachagua vipi kiainishaji cha kujifunza mashine?

Mwongozo rahisi wa kuchagua kanuni sahihi ya Kujifunza Mashine

  1. Ukubwa wa data ya mafunzo. Kawaida inashauriwa kukusanya kiasi kizuri cha data ili kupata utabiri wa kuaminika. …
  2. Usahihi na/au Ufasiri wa matokeo. …
  3. Kasi au Muda wa Mafunzo. …
  4. Mstari. …
  5. Idadi ya vipengele.

Kiainishi katika kujifunza kwa mashine ni nini?

Kiainishi katika ujifunzaji kwa mashine ni algorithm ambayo huagiza au kuainisha data kiotomatiki katika mojawapo au zaidi ya seti ya "madarasa." Mojawapo ya mifano ya kawaida ni kiainisha barua pepe ambacho huchanganua barua pepe ili kuzichuja kulingana na lebo ya darasa: Barua Taka au Si Taka.

Ni algoriti gani inatumika kuainisha katika kujifunza kwa mashine?

Mti wa Uamuzi . Mti wa maamuzi ni mojawapo ya kanuni za msingi za kujifunza kwa mashine zinazotumiwa. Zinatumika kwa matatizo ya uainishaji na urejeshaji.

Ilipendekeza: