Daftar Isi:

Bagaimana cara kerja algoritma klasifikasi?
Bagaimana cara kerja algoritma klasifikasi?

Video: Bagaimana cara kerja algoritma klasifikasi?

Video: Bagaimana cara kerja algoritma klasifikasi?
Video: Macam - Macam Algoritma Klasifikasi Machine Learning | AI E-Learning 2024, November
Anonim

Klasifikasi adalah teknik di mana kita mengkategorikan data ke dalam sejumlah kelas tertentu. Tujuan utama dari klasifikasi masalah adalah untuk mengidentifikasi kategori/kelas di mana data baru akan masuk. Penggolong : NS algoritma yang memetakan data input ke kategori tertentu.

Demikian pula orang mungkin bertanya, apa algoritma klasifikasi dalam pembelajaran mesin?

Di sini kita memiliki jenis algoritma klasifikasi dalam Machine Learning:

  • Pengklasifikasi Linier: Regresi Logistik, Pengklasifikasi Naive Bayes.
  • Tetangga terdekat.
  • Mendukung Mesin Vektor.
  • Pohon Keputusan.
  • Pohon yang Didorong.
  • Hutan Acak.
  • Jaringan saraf.

Selain di atas, algoritma klasifikasi apa yang didasarkan pada probabilitas? Probabilistik klasifikasi . Dalam pembelajaran mesin, probabilistik penggolong adalah penggolong yang mampu memprediksi, diberikan pengamatan input, a kemungkinan distribusi lebih dari satu set kelas, daripada hanya mengeluarkan kelas yang paling mungkin menjadi milik observasi.

Sederhananya, apa algoritma klasifikasi terbaik?

Random Forest adalah salah satu pembelajaran mesin yang paling efektif dan serbaguna algoritma untuk berbagai macam klasifikasi dan tugas regresi, karena lebih tahan terhadap noise. Sulit untuk membangun hutan acak yang buruk.

Apa itu klasifikasi ML?

Dalam pembelajaran mesin dan statistik, klasifikasi adalah masalah mengidentifikasi yang mana dari satu set kategori (sub-populasi) pengamatan baru, atas dasar satu set data pelatihan yang berisi pengamatan (atau contoh) yang keanggotaan kategorinya diketahui.

Direkomendasikan: