Algoritm tanlash

Nazorat ostida o'rganish (SL) - bu mavjud ma'lumotlar yorliqlangan misollardan iborat bo'lgan muammolar uchun mashinani o'rganish paradigmasi, ya'ni har bir ma'lumot nuqtasi xususiyatlar (kovariatlar) va tegishli yorliqdan iborat. Nazorat ostidagi oʻrganish algoritmlarining maqsadi kirish-chiqish juftliklari misoli asosida xususiyat vektorlarini (kirishlarni) teglar (chiqish) bilan taqqoslaydigan funksiyani oʻrganishdir.[1] U o'quv misollari to'plamidan iborat etiketli trening ma'lumotlaridan funktsiyani chiqaradi.[2] Nazorat ostidagi ta'limda har bir misol kirish ob'ekti (odatda vektor) va kerakli chiqish qiymatidan (nazorat signali deb ham ataladi) iborat juftlikdir. Nazorat qilinadigan o'rganish algoritmi o'quv ma'lumotlarini tahlil qiladi va yangi misollarni xaritalash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan xulosa qilingan funktsiyani ishlab chiqaradi. Optimal stsenariy algoritmga ko'rinmaydigan holatlar uchun sinf belgilarini to'g'ri aniqlash imkonini beradi. Bu o'rganish algoritmini o'quv ma'lumotlaridan ko'rinmaydigan vaziyatlarga "oqilona" tarzda umumlashtirishni talab qiladi (qarang: induktiv tarafkashlik). Algoritmning bu statistik sifati umumlashtirish xatosi orqali o'lchanadi.

Qadamlar
Algoritm tanlash

Nazorat ostidagi o'rganish algoritmlari qanday ishlaydi
Generativ trening
Umumlashtirish
Yondashuvlar va algoritmlar
Ilovalar
Umumiy masalalar
Shuningdek qarang
Ma'lumotnomalar
Tashqi havolalar
Fikr-mulohaza