Съдържание:

Какво е асоцииране в ученето без надзор?
Какво е асоцииране в ученето без надзор?

Видео: Какво е асоцииране в ученето без надзор?

Видео: Какво е асоцииране в ученето без надзор?
Видео: Энн Купер о школьных обедах 2024, Може
Anonim

Асоциация правила или асоциация анализът също е важна тема в извличането на данни. Това е без надзор метод, така че започваме с немаркиран набор от данни. Немаркиран набор от данни е набор от данни без променлива, която ни дава правилния отговор. Асоциация анализът се опитва да намери връзки между различни субекти.

Съответно, правилата за асоцииране са учене без надзор?

За разлика от дървото на решенията и правило набор индукция, което води до модели за класификация, изучаване на правила за асоцииране е учене без надзор метод, без етикети на класове, присвоени на примерите. Тогава това ще бъде контролирано Изучаване на задача, където NN се учи от предварително калифицирани примери.

Освен това, какво означава учене без надзор? Ученето без надзор е вид на машинно обучение алгоритъм, използван за извличане на изводи от набори от данни, състоящи се от входни данни без етикетирани отговори. Най-често учене без надзор метод е клъстерен анализ, който е използва се за проучвателен анализ на данни за намиране на скрити модели или групиране в данни.

Също така, какво представлява примерът за учене без надзор?

Тук може да бъде примери за машинно обучение без надзор като k-средни Групиране , Скрит модел на Марков, DBSCAN Групиране , PCA, t-SNE, SVD, правило за асоцииране. Нека разгледаме няколко от тях: k-средни Групиране - Извличане на данни. k-означава групиране е централният алгоритъм в неконтролирано машинно обучение операция.

Какви са различните видове учене без надзор?

Някои от най-често срещаните алгоритми, използвани при учене без надзор, включват:

  • Групиране. йерархично групиране, k-средни.
  • Откриване на аномалии. Локален извънреден фактор.
  • Невронни мрежи. Автокодери. Мрежи за дълбоки вярвания.
  • Подходи за изучаване на латентни променливи модели като напр. Алгоритъм за очакване и максимизиране (EM) Метод на моментите.

Препоръчано: