Результати пошуку

...класифікувати за кількістю зразків, що обробляються одночасно. Крім того, алгоритми мають різну складність роботи. Окремо розглядається складність передобробки === Алгоритми пошуку для одного зразка === ...

...овані за допомогою C4.5, можуть бути використані для [[Задача класифікації|класифікації]], та саме цьому C4.5 часто називають статистичним класифікатором. == Алгоритми C5.0 та See5 == ...

...[[Регресійний аналіз|регресії]] та [[Ймовірнісна класифікація|ймовірнісної класифікації]].<ref>{{cite journal |last=Tipping |first=Michael E. |title=Sparse Bayesia ...|date=18 березня 2017 }}, пакет [[R (мова програмування)|R]] для бінарної класифікації ...

...ія''' об'єкта&nbsp;— номер або найменування класу, що видається алгоритмом класифікації в результаті його застосування до цього об'єкта. ...ми дискретного аналізу. В [[Машинне навчання|машинному навчанні]] завдання класифікації вирішується, як правило, за допомогою методів [[Штучна нейронна мережа|штуч ...

...авчання|машинного навчання]] метою [[Статистична класифікація|статистичної класифікації]] є використання характеристик об'єкту для ідентифікації класу (або групи), Для двокласової задачі класифікації роботу лінійного класифікатора можна візуалізувати розділенням вхідного [[Р ...

== Типи класифікації == Деякі моделі класифікації, такі як [[наївний баєсів класифікатор]], [[логістична регресія]] та [[Бага ...

...лягають [[Кластерний аналіз|кластеруванню]] або [[Статистична класифікація|класифікації]], наприклад, в [[Інтелектуальний аналіз тексту|інтелектуальному аналізі те Оскільки деякі добре доведені методи кластерування, класифікації та добування інформації ...

...них]]. Результат залежить від того, для чого використовується ''k''-НС для класифікації чи регресії: :* При ''класифікації k-НС'' результатом є належність класу. Об'єкт класифікується за допомогою м ...

* Аналіз дерева класифікації, коли прогнозований результат є класом, до якого належать дані; ...фікатор «лісовий» використовує ряд дерев рішень, з метою поліпшення ставки класифікації; ...

...як [[логістична регресія]], що в першу чергу використовуються для бінарної класифікації. ...атистиком і біологом [[Рональд Фішер|Рональдом Фішером]] у задачі бінарної класифікації, розділення [[Півники|ірисів]] за розмірами частин квітки<ref>[https://link ...

...самблевий метод]] машинного навчання для [[Класифікація (машинне навчання)|класифікації]], [[Регресійний аналіз|регресії]] та інших завдань, який працює за допомог і заданий параметр ''m'' (в задачах класифікації зазвичай <math>m \approx \sqrt {M}</math>). ...

...і точності машинних навчальних алгоритмів, які використовують статистичні класифікації і регресії. Він також зменшує неточність, хоча зазвичай застосовується до м Бутстрепову агрегацію запропонував 1944 року Лео Брейман для покращення класифікації випадково утворених наборів даних. See Breiman, 1994. Technical Report No. ...

...[[Дерево рішень|дерево рішень]] використовується для [[Задача класифікації|класифікації]] нових тестових даних ([[Ознака (машинне навчання)|векторів ознак]]) шляхо ...омої інформації про класифікацію даних та більший потенціал для поліпшення класифікації на даному етапі дерева. ...

...ють ціну, сплачену за неточність прогнозів у [[Задача класифікації|задачах класифікації]] (потрібно ідентифікувати до якої категорії належить конкретне спостережен ...</math> як набір міток (можливих вихідних даних), типовою метою алгоритмів класифікації є пошук функції <math>f: \mathcal{X} \mapsto \mathbb{R}</math>, яка найкращ ...

Відомо, що мінімізація емпіричного ризику для задачі класифікації з [[Функція втрат 0-1|функцією втрат 0-1]] є [[NP-складна задача|NP-складно На практиці алгоритми машинного навчання впоруються з цим, або застосовуючи опуклу оптимізацію до ...

[[Категорія:Алгоритми класифікації]] ...

...идів [[Кероване навчання|керованого навчання]]: [[Статистична класифікація|класифікації]], [[Регресійний аналіз|регресії]] (узгодження функцій)<ref name="geman">{{ ...навчання зашумлених або нехарактерних тренувальних даних. На противагу їм, алгоритми з великим зсувом зазвичай видають простіші моделі, не схильні до перенавчан ...

...дбачувати значення виходів для не бачених раніше даних. Оскільки навчальні алгоритми обчислюються на скінченних вибірках, обчислення навчальних алгоритмів може === Алгоритми з доведеною стійкістю === ...

...прогнозування [[Часовий ряд|часових рядів]], [[Задача класифікації|задачі класифікації]] та [[Теорія керування|керування системою]]. Вони були вперше сформульован ...имація функції|апроксимацію функції||Function approximation}} або [[Задача класифікації|класифікацію]], оптимізація дещо складніша, оскільки для центрів немає очев ...

...льна задача, для розв'язання якої використовуються різні підходи. Зокрема, алгоритми побудови кластерів можуть суттєво відрізнятись у розумінні того, що відноси ...[[добування даних]], отримані групи є предметом інтересу, при автоматичній класифікації, навпаки, більш важливий степінь розбіжності. ...