Turinys:

Kas yra asociacija be priežiūros?
Kas yra asociacija be priežiūros?

Video: Kas yra asociacija be priežiūros?

Video: Kas yra asociacija be priežiūros?
Video: Veido odos priežiūros patarimai 2024, Lapkritis
Anonim

asociacija taisyklės arba asociacija analizė taip pat yra svarbi duomenų gavybos tema. Tai yra neprižiūrimas metodas, todėl pradedame nuo nepažymėto duomenų rinkinio. Nepažymėtas duomenų rinkinys yra duomenų rinkinys be kintamojo, kuris pateikia teisingą atsakymą. asociacija analizė bando rasti ryšius tarp skirtingų subjektų.

Atitinkamai, ar asociacijos taisyklių mokymasis neprižiūrimas?

Skirtingai nuo sprendimų medžio ir taisyklė nustatyti indukciją, kuri lemia klasifikavimo modelius, asociacijos taisyklių mokymasis yra mokymasis be priežiūros metodu, pavyzdžiams nepriskiriant klasių etikečių. Tada tai būtų prižiūrima Mokymasis užduotis, kur NN mokosi iš iš anksto kalsifikuotų pavyzdžių.

Be to, ką reiškia mokymasis neprižiūrimas? Neprižiūrimas mokymasis yra tipas mašininis mokymasis algoritmas, naudojamas daryti išvadas iš duomenų rinkinių, sudarytų iš įvesties duomenų be pažymėtų atsakymų. Dažniausiai mokymasis be priežiūros metodas yra klasterinė analizė, kuri yra naudojamas tiriamajai duomenų analizei, siekiant rasti paslėptus šablonus arba duomenų grupavimą.

Be to, kas yra neprižiūrimo mokymosi pavyzdys?

Čia gali būti neprižiūrimi mašininio mokymosi pavyzdžiai pavyzdžiui, k-reiškia Klasterizavimas , Paslėptas Markovo modelis, DBSCAN Klasterizavimas , PCA, t-SNE, SVD, asociacijos taisyklė. Pažiūrėkime keletą jų: k reiškia Klasterizavimas - Duomenų gavyba. k reiškia grupavimas yra pagrindinis algoritmas neprižiūrimas mašininis mokymasis operacija.

Kokie yra skirtingi neprižiūrimo mokymosi tipai?

Kai kurie iš labiausiai paplitusių algoritmų, naudojamų nekontroliuojamam mokymuisi, yra šie:

  • Klasterizavimas. hierarchinis klasterizavimas, k-means.
  • Anomalijų aptikimas. Vietinis išorinis veiksnys.
  • Neuroniniai tinklai. Automatiniai kodavimo įrenginiai. Gilūs tikėjimo tinklai.
  • Latentinių kintamųjų modelių mokymosi metodai, tokie kaip. Lūkesčių maksimizavimo algoritmas (EM) Momentų metodas.

Rekomenduojamas: