Classification algorithms
อัลกอริธึมการจำแนกประเภท - หน้า 2
อ่าน 1 นาทีการจำแนกประเภททางสถิติ
Classification algorithmsเมื่อ ทำการ จำแนกประเภทโดยใช้คอมพิวเตอร์ โดยปกติแล้วจะใช้วิธีการทางสถิติในการพัฒนาอัลกอริทึม
อ่าน 1 นาทีตระกูลระบบการสกัดกฎ
Classification algorithmsตระกูลระบบการสกัดกฎ (RULES)เป็นตระกูลการเรียนรู้แบบอุปนัยที่ประกอบด้วยอัลกอริธึมการ ครอบคลุมหลายแบบ ตระกูลนี้ใช้ในการสร้างแบบจำลองการทำนายโดยอิงจากข้อมูลสังเกต ที่กำหนด...
อ่าน 1 นาทีการจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับ
Classification algorithmsใน การเรียนรู้ ของเครื่องการจำแนกแบบหลายป้ายกำกับหรือการจำแนกแบบหลายเอาต์พุตเป็นรูปแบบหนึ่งของ ปัญหา...
อ่าน 1 นาทีการเพิ่มประสิทธิภาพ (การเรียนรู้ของเครื่อง)
Classification algorithmsในการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) การบูสติ้งเป็น วิธีการเรียนรู้ แบบกลุ่มที่รวมโมเดลที่มีความแม่นยำน้อยกว่า (เรียกว่า "ผู้เรียนรู้ที่อ่อนแอ") เพื่อสร้างโมเดลเดียวที่มีความแม่นยำสูง...
อ่าน 1 นาทีการรู้จำรูปแบบทางไวยากรณ์
Classification algorithmsการรู้จำรูปแบบทางไวยากรณ์หรือการรู้จำรูปแบบเชิงโครงสร้างคือรูปแบบหนึ่งของการรู้จำรูปแบบที่แต่ละวัตถุสามารถแทนด้วยชุดของคุณลักษณะเชิง สัญลักษณ์ที่มีจำนวนสมาชิก แปรผันได้
อ่าน 1 นาทีการจับคู่แบบยืดหยุ่น
Algorithms and data structures stubsการจับคู่แบบยืดหยุ่นเป็นหนึ่งใน เทคนิค การจดจำรูปแบบในวิทยาการคอมพิวเตอร์การจับคู่แบบยืดหยุ่น (EM)...
อ่าน 1 นาทีการฝึกอบรมร่วมกัน
Classification algorithmsการฝึกฝนร่วม (Co-training)เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ที่ใช้เมื่อมีข้อมูลที่มีป้ายกำกับ จำนวนน้อย และข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมาก...
อ่าน 1 นาทีไอดีสชั่น
Classification algorithmsในด้านการรู้จำรูปแบบ iDistance เป็นเทคนิคการจัดทำดัชนีและการประมวลผลคำค้นหาสำหรับคำค้นหาเพื่อนบ้านที่ ใกล้ที่สุด k ตัว (k-nearest neighbor...
อ่าน 1 นาทีอัลกอริทึม ID3
Classification algorithmsในการเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ ID3 ( Iterative Dichotomiser 3 ) เป็นอัลกอริทึมแบบโลภ (greedy algorithm)ที่คิดค้นโดยRoss Quinlan ซึ่งใช้ในการสร้างต้นไม้ตัดสินใจจากชุดข้อมูล ID3...
อ่าน 1 นาทีวินโนว์ (อัลกอริทึม)
Classification algorithmsอัลกอริทึม Winnow เป็นเทคนิคจากการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการเรียนรู้ตัวจำแนกเชิงเส้นจากตัวอย่างที่มีป้ายกำกับ มันคล้ายกับ อัลก อริทึมเพอร์เซปตรอน มาก อย่างไรก็ตาม...
อ่าน 1 นาทีระยะห่างมาก เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
Classification algorithmsการจำแนกประเภทเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดที่มีระยะขอบขนาดใหญ่ ( LMNN ) เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้เครื่องจักร เชิงสถิติ สำหรับการเรียนรู้เมตริกโดยจะเรียนรู้เมตริกเทียมที่ออกแบบมาสำหรับ..
อ่าน 1 นาทีการแฮชที่ไวต่อตำแหน่ง
Classification algorithmsในวิทยาการคอมพิวเตอร์การแฮชแบบไวต่อตำแหน่ง ( LSH ) เป็น เทคนิค การแฮชแบบฟัซซีที่แฮชรายการอินพุตที่คล้ายกันลงใน "ถัง"
อ่าน 1 นาทีป่าสุ่ม
CS1 errors: missing periodicalป่าสุ่มหรือป่าตัดสินใจแบบสุ่มเป็น วิธี การเรียนรู้แบบกลุ่มสำหรับการจำแนกการถดถอย และงานอื่นๆ ที่ทำงานโดยการสร้าง ต้นไม้ตัดสินใจจำนวนมากในระหว่างการฝึกอบรม สำหรับงานจำแนก...
อ่าน 1 นาทีการจำแนกประเภทตามลำดับชั้น
Algorithms and data structures stubsในสาขาการเรียนรู้ของเครื่อง การจำแนกประเภทแบบลำดับชั้นบางครั้งเรียกว่าการแบ่งพื้นที่อินสแตนซ์ ซึ่งแบ่งปัญหาหลายคลาสที่สมบูรณ์ออกเป็นชุดของปัญหาการจำแนกประเภทที่เล็กกว่า
อ่าน 1 นาทีNearest neighbor search
Approximation algorithmsNearest neighbor search (NNS), as a form of proximity search, is the optimization problem of finding the point in a given set that is closest (or most similar) to a given point.
อ่าน 1 นาทีการตรวจจับปฏิสัมพันธ์อัตโนมัติแบบไคสแควร์
CS1 maint: location missing publisherการตรวจจับปฏิสัมพันธ์อัตโนมัติแบบไคสแควร์ ( CHAID ) เป็น เทคนิค ต้นไม้ตัดสินใจที่อิงตามการทดสอบความสำคัญที่ปรับแล้ว ( การแก้ไข Bonferroni การทดสอบ Holm-Bonferroni )
อ่าน 1 นาทีตัวจำแนกแบบ Naive Bayes
Bayesian statisticsในทางสถิติตัวจำแนกแบบเบย์แบบง่าย (บางครั้งเรียกว่าแบบง่ายหรือแบบโง่ ) เป็นกลุ่มของ " ตัวจำแนกแบบความน่าจะเป็น "...
อ่าน 1 นาทีการลดมิติแบบหลายปัจจัย
CS1 maint: multiple names: authors listการลดมิติแบบหลายปัจจัย ( MDR ) เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในวิธีการอัตโนมัติของการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการตรวจจับและระบุลักษณะของการรวมกันของคุณลักษณะหรือตัวแปรอิสระที่โต้ตอบกันเพ...
อ่าน 1 นาทีอัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดk ตัว
Classification algorithmsในทางสถิติอัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดk ตัว ( k -NN ) เป็น วิธี การเรียนรู้แบบมีผู้กำกับดูแลที่ไม่ใช้พารามิเตอร์ อัลกอริทึม นี้ได้รับการพัฒนาครั้งแรกโดยEvelyn FixและJoseph...
อ่าน 1 นาทีเอดาบูสต์
CS1 errors: missing periodicalAdaBoost (ย่อมาจากAadaptive Boosting )เป็นเมตาอัลกอริธึมการจำแนกประเภททางสถิติ ที่คิดค้นโดยYoav FreundและRobert Schapireในปี 1995 ซึ่งพวกเขาได้รับรางวัล Gödel Prize ในปี 2003...
อ่าน 1 นาทีวิธีการจัดการข้อมูลแบบกลุ่ม
Artificial neural networksวิธีการจัดการข้อมูลแบบกลุ่ม ( GMDH ) เป็นกลุ่มของอัลกอริธึ มแบบอุปนัย ที่จัดระเบียบตนเองสำหรับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ซึ่งจะกำหนดโครงสร้างและพารามิเตอร์ของแบบจำลองโดยอัตโนมัติ...
อ่าน 1 นาทีแบบจำลองคลาสแฝง
CS1 maint: multiple names: authors listในทางสถิติแบบจำลองชั้นแฝง ( Latent Class Model: LCM ) เป็นแบบจำลองสำหรับการจัดกลุ่ม ข้อมูลหลายตัวแปร แบบไม่ต่อเนื่อง
อ่าน 1 นาทีเพอร์เซปตรอนหลายชั้น
CS1 Finnish-language sources (fi)ในการเรียนรู้เชิงลึกเพอร์เซปตรอนหลายชั้น ( MLP ) เป็น โครงข่ายประสาทแบบฟีดฟอร์เวิร์ด สมัยใหม่ชนิดหนึ่งที่ประกอบด้วยเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์พร้อมฟังก์ชันการกระตุ้น...
อ่าน 1 นาทีโคบูสต์ติ้ง
Classification algorithmsCoBoostเป็นอัลกอริธึมการฝึกอบรมแบบกึ่งกำกับดูแลที่เสนอโดย Collins และ Singer ในปี 1999 การใช้งานดั้งเดิมของอัลกอริธึมนี้คืองานการจดจำเอนทิตีชื่อโดยใช้ผู้เรียนที่อ่อนแอมาก