Обучение дереву решений
Изучение дерева принятия решений Основы деревьев решений Деревья решений — это метод машинного обучения, который используется для классификации данных. Они […]
Изучение дерева принятия решений Основы деревьев решений Деревья решений — это метод машинного обучения, который используется для классификации данных. Они […]
Классификация с несколькими этикетками Основы классификации с несколькими метками Классификация с несколькими метками — это задача классификации, в которой каждый
Многоклассовая классификация Основы многоклассовой классификации Многоклассовая классификация — это задача классификации экземпляров в более чем два класса. Бинарная классификация —
Сеть радиальных базисных функций Основы радиальных базисных функций Радиальные базисные функции (RBF) используются для аппроксимации функций и классификации данных. RBF
Многомерная логистическая регрессия Основы мультиномиальной логистической регрессии Мультиномиальная логистическая регрессия используется для классификации данных с несколькими категориями. Модель основана на
Квантование обучающего вектора Основы самоорганизующихся карт Самоорганизующиеся карты (СОК) — это метод машинного обучения, разработанный Кохоненом в 1982 году. СОК
Групповой метод обработки данных Обзор метода группового моделирования данных (GMDH) GMDH — это метод моделирования, который был разработан в СССР
Ошибка обобщения Определение ошибки обобщения Ошибка обобщения — мера точности предсказания алгоритма на новых данных. Оценка алгоритма обучения может быть
Распознавание синтаксических образов Основы синтаксического распознавания образов Синтаксическое распознавание образов использует символические признаки для представления структур шаблонов. Оно позволяет учитывать
Граница принятия решения Основы статистической классификации Граница принятия решения разделяет векторное пространство на два класса. Классификатор определяет принадлежность точек к
Линейный классификатор Классификация и дискриминация Классификация — это процесс разделения данных на классы. Дискриминация — это процесс различения между классами.
Чередующееся дерево решений Основы ADTree ADTree — метод машинного обучения для классификации, основанный на деревьях решений. Обобщает деревья решений, повышая
Рассуждения, основанные на конкретных примерах Основы рассуждений, основанных на конкретных примерах (CBR) CBR — это метод решения проблем, который использует
Отбеливающая трансформация Определение и применение отбеливающего преобразования Отбеливающее преобразование преобразует вектор случайных величин в набор некоррелированных переменных с дисперсией 1.
Ближайший классификатор центроидов Основы классификатора ближайшего центроида Модель классификации, присваивающая наблюдениям метку класса, ближайшего к центроиду обучающих выборок. В контексте
Метод ядра Основы методов ядра Методы ядра используются для нелинейного преобразования данных в линейное пространство. Ядро — это функция, которая
Метод опорных векторов Основы SVM SVM — это метод машинного обучения, который использует линейные классификаторы для разделения данных на классы.
Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации и регрессии. Обучение без
Персептрон Основы персептронов Персептрон — это модель, которая может классифицировать входные данные, используя линейные функции активации. Персептрон был предложен Розенблаттом
Наивный байесовский классификатор Основы Наивного Байеса Наивный Байес — простой алгоритм классификации, основанный на вероятностях. Используется для классификации объектов с
Алгоритм K-ближайших соседей Основы классификации K-ближайших соседей K-ближайших соседей (k-NN) — это алгоритм классификации, который использует евклидово расстояние для определения