Algoritma klasifikasi pembelajaran mesin

Algoritma pengelas pembelajaran mesin ialah algoritma yang digunakan secara meluas dalam perlombongan data, kecerdasan buatan dan bidang lain. Ia boleh membantu menyelesaikan masalah praktikal dengan mengelaskan dan meramal data, dan oleh itu memainkan peranan penting dalam teknologi kecerdasan buatan moden. Beberapa algoritma pengelas pembelajaran mesin yang biasa digunakan akan diperkenalkan secara ringkas di bawah.

1. Pengelas pokok keputusan

Pokok keputusan ialah pengelas berdasarkan struktur pokok. Ia melakukan pengelasan dengan membahagikan set data kepada berbilang subset, di mana setiap subset sepadan dengan nod pepohon, akhirnya membentuk pepohon keputusan yang lengkap. Semasa proses pengelasan, pokok keputusan dilalui lapisan demi lapisan mengikut nilai ciri sehingga mencapai nod daun, seterusnya memperoleh hasil pengelasan akhir. Pengelas pokok keputusan mempunyai kelebihan kerana mudah difahami dan ditafsirkan, tetapi mereka juga terdedah kepada masalah overfitting. Oleh itu, apabila menggunakan pepohon keputusan untuk pengelasan, anda perlu memberi perhatian kepada pelarasan parameter yang sesuai untuk mengelakkan overfitting.

2. Pengelas Naive Bayes

Pengkelas Naive Bayes ialah pengelas berdasarkan teorem Bayes. Ia menganggap bahawa ciri adalah bebas antara satu sama lain dan mengira sumbangan setiap ciri kepada hasil pengelasan untuk mendapatkan hasil pengelasan akhir. Kelebihan pengelas Naive Bayes termasuk kelajuan pengiraan yang pantas dan kesan yang baik pada data berdimensi tinggi. Walau bagaimanapun, ia memerlukan andaian kebebasan ciri untuk dipenuhi dan mempunyai keperluan yang lebih tinggi pada taburan kebarangkalian terdahulu bagi data input.

3. Sokongan pengelas mesin vektor

Pengkelas mesin vektor sokongan ialah pengelas berdasarkan prinsip jidar maksimum Ia memisahkan kategori set data yang berbeza dengan membina hyperplane, supaya dua Maksimumkan jarak antara kategori. Pengelas mesin vektor sokongan mempunyai kelebihan keupayaan generalisasi yang kuat dan hasil yang baik untuk data bukan linear Walau bagaimanapun, ia adalah pengelas binari dan mempunyai kerumitan pengiraan yang tinggi untuk set data berskala besar.

4. Pengelas jiran terdekat

K pengelas jiran terdekat ialah pengelas berdasarkan kedekatan Ia menganggap setiap titik data sebagai titik dalam ruang dan ditemui mengikut kaedah pengukuran jarak semasa pengelasan jiran mengundi mengikut keputusan klasifikasi mereka, dan akhirnya keputusan klasifikasi titik data diperolehi. Pengelas jiran terdekat K mempunyai kelebihan pengiraan mudah dan kesan yang baik pada data tak linear, tetapi ia terdedah kepada bencana dimensi untuk data dimensi tinggi.

5. Pengelas Rangkaian Neural

Pengkelas rangkaian saraf ialah pengelas berdasarkan rangkaian saraf tiruan Ia mensimulasikan kerja sistem saraf otak manusia melalui sambungan dan pemberat antara pelbagai lapisan neuron . Pengelas rangkaian saraf mempunyai kelebihan kesan yang baik pada data tak linear dan kebolehsuaian yang kuat, tetapi ia memerlukan sejumlah besar data sampel untuk latihan, dan terdapat kemahiran tertentu dalam pemilihan struktur rangkaian.

Algoritma pengelas pembelajaran mesin ini masing-masing mempunyai kelebihan dan kelemahan tersendiri, dan boleh dipilih berdasarkan senario aplikasi dan ciri data sebenar. Pada masa yang sama, kesan pengelasan juga boleh dipertingkatkan dengan menggabungkan berbilang algoritma pengelas, seperti pembelajaran bersepadu, pembelajaran mendalam dan teknologi lain.

Atas ialah kandungan terperinci Algoritma klasifikasi pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!