Дом » искусственный интеллект » Какова основная цель классификационного метода машинного обучения?

Какова основная цель классификационного метода машинного обучения?

255
Последнее обновление: 2021-09-09 15:07:24


Ответить:
основная цель проблемы классификации - определить категорию / класс, к которому будут относиться новые данные. Некоторые термины, встречающиеся в машинном обучении - классификации : Классификатор: алгоритм, который сопоставляет входные данные с определенной категорией. Соответственно, какова цель машинного обучения? Машинное обучение - это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает системам возможность автоматически учиться и улучшать из опыта без явного программирования. Машинное обучение нацелено на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения. Во-вторых, почему классификация важна в машинном обучении? Классификация и прогнозирование - это две формы анализа данных, которые можно использовать для извлечения моделей, описывающих важные классы данных, или для прогнозирования будущих тенденций данных [8]. Классификация - это метод интеллектуального анализа данных ( машинное обучение ), используемый для прогнозирования членства в группах для экземпляров данных. Соответственно, как вы проводите классификацию в машинном обучении? Вот типы алгоритмов классификации в машинном обучении: Линейные классификаторы: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор. Ближайшее соседство. Поддержка векторных машин. Деревья решений. Деревья с усилением. Случайный лес. Нейронные сети. Что такое метод классификации? Методы для классификации . Любой метод классификации использует набор характеристик или параметров для характеристики каждого объекта, при этом эти характеристики должны соответствовать поставленной задаче. Этот набор известных объектов называется обучающим набором, потому что он используется программами классификации , чтобы узнать, как классифицировать объекты.

up