การเลือกรูปแบบการจำแนกที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
- เวกเตอร์เครื่องสนับสนุน (SVM) ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อข้อมูลของคุณมีสองคลาสพอดี …
- k-Nearest Neighbor (kNN) ทำงานกับข้อมูล ซึ่งจะกำหนดการแนะนำข้อมูลใหม่ให้กับหมวดหมู่
อัลกอริธึมตัวแยกประเภทที่ดีที่สุดคืออะไร
คุณต้องลองใช้อัลกอริธึมหลายตัว เช่น SVM KNN NN DNN RNN เป็นต้น เพื่อให้เป็นไปตามคำสั่งข้างต้น อัลกอริธึมที่ดีที่สุดสำหรับงานจำแนกประเภทอาจเป็นอะไรก็ได้ เช่น Naive-Bayes, Logistic Regression, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest หรือ Neural Network
ฉันจะเลือกตัวแยกประเภทการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร
คำแนะนำง่ายๆ ในการเลือกอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เหมาะสม
- ขนาดของข้อมูลการฝึก ขอแนะนำให้รวบรวมข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้ได้การคาดการณ์ที่เชื่อถือได้ …
- ความแม่นยำและ/หรือการตีความผลลัพธ์ …
- ความเร็วหรือเวลาฝึก. …
- ลิเนียร์. …
- จำนวนคุณสมบัติ
ลักษณนามในแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร
ตัวแยกประเภทในแมชชีนเลิร์นนิงคือ อัลกอริธึมที่สั่งซื้อหรือจัดหมวดหมู่ข้อมูลโดยอัตโนมัติเป็น "คลาส" หนึ่งชุดขึ้นไป ตัวอย่างที่พบบ่อยที่สุดคือตัวแยกประเภทอีเมลที่สแกนอีเมลเพื่อกรองตามป้ายกำกับคลาส: สแปมหรือไม่ใช่สแปม
อัลกอริธึมใดใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่ในการเรียนรู้ของเครื่อง
ต้นไม้ตัดสินใจ . แผนผังการตัดสินใจ เป็นหนึ่งในอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่นิยมใช้กันมากที่สุด ใช้สำหรับทั้งปัญหาการจำแนกและการถดถอย