Оглавление:

Как работает алгоритм классификации?
Как работает алгоритм классификации?

Видео: Как работает алгоритм классификации?

Видео: Как работает алгоритм классификации?
Видео: ML: Что такое классификация и алгоритм KNN на Python 2024, Ноябрь
Anonim

Классификация метод, при котором мы классифицируем данные по заданному количеству классов. Основная цель классификация проблема является для определения категории / класса, к которому будут относиться новые данные. Классификатор : An алгоритм который сопоставляет входные данные с определенной категорией.

Точно так же можно спросить, каковы алгоритмы классификации в машинном обучении?

Вот типы алгоритмов классификации в машинном обучении:

  • Линейные классификаторы: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор.
  • Ближайший сосед.
  • Машины опорных векторов.
  • Деревья решений.
  • Усиленные деревья.
  • Случайный лес.
  • Нейронные сети.

Кроме того, какой алгоритм классификации основан на вероятности? Вероятностный классификация . В машинном обучении вероятностный классификатор это классификатор который может предсказать, учитывая наблюдение за входом, вероятность распределение по набору классов, а не только вывод наиболее вероятного класса, к которому должно принадлежать наблюдение.

Итак, какой алгоритм классификации лучший?

Случайный лес - одно из самых эффективных и универсальных машинного обучения алгоритм для широкого спектра классификация и задачи регрессии, поскольку они более устойчивы к шуму. Сложно построить плохой случайный лес.

Что такое классификация ML?

В машинном обучении и статистике классификация - это проблема определения того, к какой из набора категорий (подгрупп) принадлежит новое наблюдение, на основе обучающего набора данных, содержащих наблюдения (или экземпляры), принадлежность которых к категории известна.

Рекомендуемые: