Thuật toán phân loại hoạt động như thế nào?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Phân loại là một kỹ thuật trong đó chúng tôi phân loại dữ liệu thành một số lớp nhất định. Mục tiêu chính của một sự phân loại vấn đề Là để xác định danh mục / lớp mà dữ liệu mới sẽ nằm trong đó. Phân loại : Một thuật toán ánh xạ dữ liệu đầu vào đến một danh mục cụ thể.

Tương tự, người ta có thể hỏi, các thuật toán phân loại trong học máy là gì?

Ở đây chúng tôi có các loại thuật toán phân loại trong Học máy:

• Bộ phân loại tuyến tính: Hồi quy logistic, Bộ phân loại Naive Bayes.
• Người hàng xóm gần nhất.
• Hỗ trợ Máy Vector.
• Cây quyết định.
• Cây được tăng cường.
• Rừng Ngẫu nhiên.
• Mạng thần kinh.

Bên cạnh trên, thuật toán phân loại nào dựa trên xác suất? Xác suất sự phân loại . Trong học máy, một xác suất người phân loại là một người phân loại có thể dự đoán, khi quan sát đầu vào, xác suất phân phối trên một tập hợp các lớp, thay vì chỉ xuất ra lớp có nhiều khả năng nhất mà quan sát nên thuộc về.

Đơn giản như vậy, thuật toán phân loại tốt nhất là gì?

Rừng ngẫu nhiên là một trong những máy học hiệu quả và linh hoạt nhất thuật toán cho nhiều loại sự phân loại và các nhiệm vụ hồi quy, vì chúng mạnh hơn đối với nhiễu. Rất khó để xây dựng một khu rừng xấu ngẫu nhiên.

Phân loại ML là gì?

Trong học máy và thống kê, sự phân loại là vấn đề xác định tập hợp các danh mục (quần thể con) mà một quan sát mới thuộc về loại nào, trên cơ sở tập dữ liệu huấn luyện chứa các quan sát (hoặc cá thể) có thành viên danh mục đã biết.