Indholdsfortegnelse:

Hvordan fungerer en klassifikationsalgoritme?
Hvordan fungerer en klassifikationsalgoritme?

Video: Hvordan fungerer en klassifikationsalgoritme?

Video: Hvordan fungerer en klassifikationsalgoritme?
Video: Hvordan fungerer målsøk i Excel - Newtons metode (raskenettkurs.no - intro) 2024, November
Anonim

Klassifikation er en teknik, hvor vi kategoriserer data i et givet antal klasser. Hovedmålet med en klassifikation problem er at identificere den kategori/klasse, som en ny data vil falde ind under. Klassificer : En algoritme der knytter inputdata til en bestemt kategori.

På samme måde kan man spørge, hvad er klassifikationsalgoritmerne i maskinlæring?

Her har vi typerne af klassifikationsalgoritmer i Machine Learning:

  • Lineære klassifikatorer: logistisk regression, naiv Bayes klassifikator.
  • Nærmeste nabo.
  • Support Vector Machines.
  • Beslutningstræer.
  • Forstærkede træer.
  • Tilfældig Skov.
  • Neurale netværk.

Udover ovenstående, hvilken klassifikationsalgoritme er baseret på sandsynlighed? Probabilistisk klassifikation . I maskinlæring, en sandsynlighed klassificerer er en klassificerer der er i stand til at forudsige, givet en observation af et input, en sandsynlighed fordeling over et sæt klasser i stedet for kun at udlæse den mest sandsynlige klasse, som observationen burde tilhøre.

Simpelthen så, hvad er den bedste klassifikationsalgoritme?

Random Forest er en af de mest effektive og alsidige maskinlæring algoritme for en bred vifte af klassifikation og regressionsopgaver, da de er mere robuste over for støj. Det er svært at bygge en dårlig tilfældig skov.

Hvad er ML klassificering?

I maskinlæring og statistik, klassifikation er problemet med at identificere, hvilken af et sæt af kategorier (underpopulationer) en ny observation tilhører, på basis af et træningssæt af data, der indeholder observationer (eller instanser), hvis kategorimedlemskab er kendt.

Anbefalede: