Innholdsfortegnelse:

Hvordan fungerer en klassifiseringsalgoritme?
Hvordan fungerer en klassifiseringsalgoritme?

Video: Hvordan fungerer en klassifiseringsalgoritme?

Video: Hvordan fungerer en klassifiseringsalgoritme?
Video: Machine Learning with Python! K Nearest Neighbors Classification Algorithm (KNN) 2024, November
Anonim

Klassifisering er en teknikk der vi kategoriserer data i et gitt antall klasser. Hovedmålet med en klassifisering problem er for å identifisere kategorien/klassen som nye data vil falle inn under. Klassifiserer : An algoritme som tilordner inndataene til en bestemt kategori.

På samme måte kan man spørre seg, hva er klassifiseringsalgoritmene i maskinlæring?

Her har vi typene klassifiseringsalgoritmer i maskinlæring:

  • Lineære klassifikatorer: logistisk regresjon, naiv Bayes-klassifikator.
  • Nærmeste nabo.
  • Støtte vektormaskiner.
  • Beslutningstrær.
  • Forsterkede trær.
  • Tilfeldig skog.
  • Nevrale nettverk.

Foruten ovenfor, hvilken klassifiseringsalgoritme er basert på sannsynlighet? Probabilistisk klassifisering . I maskinlæring, en sannsynlighet klassifiserer er en klassifiserer som er i stand til å forutsi, gitt en observasjon av et input, en sannsynlighet fordeling over et sett med klasser, i stedet for bare å gi ut den mest sannsynlige klassen som observasjonen bør tilhøre.

Ganske enkelt, hva er den beste klassifiseringsalgoritmen?

Random Forest er en av de mest effektive og allsidige maskinlæringene algoritme for et bredt utvalg av klassifisering og regresjonsoppgaver, ettersom de er mer robuste mot støy. Det er vanskelig å bygge en dårlig tilfeldig skog.

Hva er ML-klassifisering?

I maskinlæring og statistikk, klassifisering er problemet med å identifisere hvilken av et sett med kategorier (underpopulasjoner) en ny observasjon tilhører, på grunnlag av et treningssett med data som inneholder observasjoner (eller instanser) hvis kategorimedlemskap er kjent.

Anbefalt: