Оглавление:

Что такое ассоциация в обучении без учителя?
Что такое ассоциация в обучении без учителя?

Видео: Что такое ассоциация в обучении без учителя?

Видео: Что такое ассоциация в обучении без учителя?
Видео: #7. Как "работает" ассоциативное мышление 2024, Май
Anonim

Ассоциация правила или ассоциация Анализ также является важной темой в интеллектуальном анализе данных. Это без присмотра метод, поэтому мы начинаем с немаркированного набора данных. Набор данных без метки - это набор данных без переменной, которая дает нам правильный ответ. Ассоциация анализ пытается найти отношения между различными объектами.

Соответственно, являются ли правила ассоциации неконтролируемым обучением?

В отличие от дерева решений и правило установить индукцию, что приводит к классификационным моделям, изучение правил ассоциации является обучение без учителя без присвоенных примерам меток классов. Тогда это будет контролируемый Обучение задача, в которой НС учится на предварительно проверенных примерах.

Кроме того, что означает обучение без учителя? Обучение без учителя тип машинное обучение алгоритм, используемый для вывода выводов из наборов данных, состоящих из входных данных без помеченных ответов. Самый распространенный обучение без учителя метод является кластерный анализ, который является используется для исследовательского анализа данных для поиска скрытых закономерностей или группировки данных.

Кроме того, что такое пример обучения без учителя?

Здесь может быть примеры неконтролируемого машинного обучения такие как k-средства Кластеризация , Скрытая марковская модель, DBSCAN Кластеризация , PCA, t-SNE, SVD, правило ассоциации. Давайте посмотрим на некоторые из них: k-means Кластеризация - Сбор данных. k-означает кластеризация является центральным алгоритмом в неконтролируемое машинное обучение операция.

Какие существуют типы обучения без учителя?

Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов, используемых в обучении без учителя, включают:

  • Кластеризация. иерархическая кластеризация, k-средних.
  • Обнаружение аномалий. Фактор локальных выбросов.
  • Нейронные сети. Автоэнкодеры. Сети глубокого убеждения.
  • Подходы к изучению моделей со скрытыми переменными, например. Алгоритм ожидания – максимизации (EM) Метод моментов.

Рекомендуемые: