Введение в контролируемое обучение в машинном обучении
Что ж, если вы новичок в теме машинного обучения, вы наверняка слышали о различных видах обучения. Если нет, не волнуйтесь, в этой статье я объясню, что такое контролируемое обучение.
Что такое контролируемое обучение?
Обучение с учителем включает в себя изучение функции, которая отображает ввод в вывод на основе примеров пар ввода-вывода. по определению контролируемое обучение означает это.
Типы моделей в обучении с учителем
Регрессионные модели
Модели регрессии являются непрерывными, и они построили корреляцию с набором данных, и модель пытается использовать математическую функцию, например, она может использовать либо прямую линию, либо кривую, чтобы соответствовать набору данных, и выход в этих типах моделей может быть числом как вы можете видеть на изображении ниже.
Типы используемых алгоритмов
- Простая линейная регрессия
- Множественная линейная регрессия
- Полиномиальная регрессия
- Регрессия дерева решений
- Случайная лесная регрессия
- Опорная векторная регрессия
Модели классификации
С другой стороны, у нас есть модели классификации в моделях классификации, которые мы классифицируем по многим классам с помощью алгоритмов. Алгоритмы, которые он использует, представляют собой прямую линию или кривую, чтобы различать данные по классам, вывод может быть двоичным или категориальным, как вы можете видеть. на изображении ниже.
Типы используемых алгоритмов
Линейные модели
В этом типе модель использует линию для классификации наборов данных.
- Логистическая регрессия
- Метод опорных векторов (SVM)
Нелинейные модели
В этом типе модель использует кривую для классификации наборов данных.
- Классификация дерева решений
- Случайная классификация леса
- K-ближайшие соседи
- Наивный байесовский
- Ядро SVM
Что ж, если вам понравилась эта статья, вы можете ознакомиться с моими статьями, чтобы найти больше интересных статей в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Заключение
Если вы нашли эту статью полезной, оцените ее, похлопав в ладоши, и следите за мной, чтобы не пропустить другие интересные статьи. Что ж, у меня для вас хорошие новости: я буду приносить больше статей, объясняющих концепции и модели машинного обучения с помощью кодов, так что оставьте комментарий и расскажите, насколько вы взволнованы этим.
