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Was ist Assoziation beim unüberwachten Lernen?
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Video: Was ist Assoziation beim unüberwachten Lernen?

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Video: Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) einfach erklärt! - Machine Learning Grundlagen 2024, Kann
Anonim

Verband Regeln oder Verband Auch im Data Mining ist die Analyse ein wichtiges Thema. Das ist ein unbeaufsichtigt -Methode, also beginnen wir mit einem unbeschrifteten Dataset. Ein unbeschriftetes Dataset ist ein Dataset ohne Variable, das uns die richtige Antwort gibt. Verband Analyse versucht, Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten zu finden.

Sind Assoziationsregeln entsprechend unüberwachtes Lernen?

Im Gegensatz zum Entscheidungsbaum und Regel Mengeninduktion, die zu Klassifikationsmodellen führt, Assoziationsregel lernen ist ein unbeaufsichtigtes Lernen -Methode, ohne dass den Beispielen Klassenbezeichnungen zugewiesen sind. Das wäre dann ein Supervised Lernen Aufgabe, bei der das NN aus vorklassifizierten Beispielen lernt.

Und was bedeutet unüberwachtes Lernen? Unüberwachtes Lernen ist Eine Art von maschinelles Lernen Algorithmus, der verwendet wird, um Rückschlüsse aus Datensätzen zu ziehen, die aus Eingabedaten ohne gekennzeichnete Antworten bestehen. Das Üblichste unbeaufsichtigtes Lernen Methode ist Clusteranalyse, die ist Wird für explorative Datenanalysen verwendet, um versteckte Muster oder Gruppierungen in Daten zu finden.

Und was ist ein Beispiel für unüberwachtes Lernen?

Hier kann sein Beispiele für unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen wie k-means Clustering , Hidden-Markov-Modell, DBSCAN Clustering , PCA, t-SNE, SVD, Assoziationsregel. Schauen wir uns ein paar davon an: k-means Clustering - Data-Mining. k-bedeutet Clusterbildung ist der zentrale Algorithmus in unüberwachtes maschinelles Lernen Betrieb.

Welche Arten des unüberwachten Lernens gibt es?

Einige der gebräuchlichsten Algorithmen, die beim unüberwachten Lernen verwendet werden, sind:

  • Clusterbildung. hierarchisches Clustering, k-Mittel.
  • Anomalieerkennung. Lokaler Ausreißerfaktor.
  • Neuronale Netze. Autoencoder. Netze des tiefen Glaubens.
  • Ansätze zum Erlernen von latenten Variablenmodellen wie z. Erwartungsmaximierungsalgorithmus (EM) Methode der Momente.

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