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Video: Welche Klassifikationsalgorithmen gibt es beim maschinellen Lernen?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
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.
Was ist ein Klassifikationsalgorithmus?
EIN Klassifizierungsalgorithmus ist im Allgemeinen eine Funktion, die die Eingabe-Features gewichtet, sodass die Ausgabe eine Klasse in positive Werte und die andere in negative Werte aufteilt.
Anschließend stellt sich die Frage, was sind Klassen im maschinellen Lernen? EIN Klasse bezeichnet eine Menge von Elementen (oder Datenpunkten, wenn wir sie in einem Vektorraum darstellen müssen), die bestimmte gemeinsame Merkmale aufweisen (oder sehr ähnliche Merkmalsmuster im ML-Sprachgebrauch aufweisen, um eine sehr spezifische und gemeinsame Interpretation zu implizieren.
Woher wissen Sie folglich, welcher Klassifizierungsalgorithmus zu verwenden ist?
- 1-Kategorisieren Sie das Problem.
- 2-Verstehen Sie Ihre Daten.
- Analysieren Sie die Daten.
- Verarbeiten Sie die Daten.
- Transformieren Sie die Daten.
- 3-Finden Sie die verfügbaren Algorithmen.
- 4-Implementieren Sie maschinelle Lernalgorithmen.
- 5-Hyperparameter optimieren.
Welche verschiedenen Arten von Algorithmen gibt es?
Nun, es gibt viele Arten von Algorithmen, aber die grundlegendsten Arten von Algorithmen sind:
- Rekursive Algorithmen.
- Dynamischer Programmieralgorithmus.
- Backtracking-Algorithmus.
- Teile und erobere den Algorithmus.
- Gieriger Algorithmus.
- Brute-Force-Algorithmus.
- Randomisierter Algorithmus.
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