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Video: Wie funktioniert ein Klassifikationsalgorithmus?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Klassifizierung ist eine Technik, bei der wir Daten in eine bestimmte Anzahl von Klassen kategorisieren. Das Hauptziel von a Einstufung Problem ist um die Kategorie/Klasse zu identifizieren, in die neue Daten fallen. Klassifikator : Ein Algorithmus das die Eingabedaten einer bestimmten Kategorie zuordnet.
Ähnlich kann man fragen, was sind die Klassifikationsalgorithmen beim maschinellen Lernen?
Hier haben wir die Arten von Klassifizierungsalgorithmen im maschinellen Lernen:
- Lineare Klassifikatoren: Logistische Regression, Naive Bayes-Klassifikator.
- Nächster Nachbar.
- Support-Vektor-Maschinen.
- Entscheidungsbäume.
- Gesteigerte Bäume.
- Zufälliger Wald.
- Neuronale Netze.
Welcher Klassifikationsalgorithmus basiert außerdem auf der Wahrscheinlichkeit? Wahrscheinlichkeitsrechnung Einstufung . Beim maschinellen Lernen ist eine probabilistische Klassifikator ist ein Klassifikator die in der Lage ist, bei einer Beobachtung einer Eingabe vorherzusagen, a Wahrscheinlichkeit Verteilung über eine Menge von Klassen, anstatt nur die wahrscheinlichste Klasse auszugeben, zu der die Beobachtung gehören sollte.
Also, was ist der beste Klassifikationsalgorithmus?
Random Forest ist eines der effektivsten und vielseitigsten maschinellen Lernverfahren Algorithmus für eine Vielzahl von Einstufung und Regressionsaufgaben, da sie robuster gegenüber Rauschen sind. Es ist schwierig, einen schlechten Zufallswald zu erstellen.
Was ist ML-Klassifizierung?
In maschinellem Lernen und Statistik, Einstufung ist das Problem der Identifizierung, zu welcher einer Gruppe von Kategorien (Subpopulationen) eine neue Beobachtung gehört, auf der Grundlage eines Trainingsdatensatzes, der Beobachtungen (oder Instanzen) enthält, deren Kategoriezugehörigkeit bekannt ist.
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