Klassik mashinalarni o'rganish: tasniflash, umumlashtirish, ma'lumotlarni klasterlash muammolari

Regressiya: Machine Learning yordamida bashorat qilish

Regressiya - bu ma'lum xususiyatlar to'plamiga ko'ra, ma'lum bir maqsadli o'zgaruvchini bashorat qilish kerak bo'lganda.
Regressiya muammosi: raqam chizig'idagi joyni bashorat qilish. Masalan, kunning vaqtiga qarab tirbandlik va tirbandliklarga qarab A nuqtadan B nuqtasiga sayohat vaqti. Yoki 2 yil ichida ma'lum tovarlar bozorining hajmi qanday bo'ladi. Va hatto inson salomatligining umumiy ko'rsatkichlari bilan ma'lum bir kasallikning rivojlanish tezligi.
Regressiya raqamlar bilan ishlash uchun dasturlashtirilganligi sababli, u turli hisoblash tizimlarida, hatto klassik Excelda ham o'rnatilgan.
Qiziqarli fakt: tasniflash tizimini "tugatish" mumkin va regressiya muammolarini hal qilishga o'rgatiladi. Amalda, bu nafaqat ob'ektning sinfini, balki uning ma'lum bir ko'rsatkichga yaqinligini ham tushunishga o'xshaydi. Misol uchun, olma yangi yoki buzilgan. Va agar buzilganga yaqinroq bo'lsa, unda necha foizga.
Klasterlash nazoratsiz ta'limning bir turi sifatida

Klaster tahlili (Ma'lumotlarni klasterlash ) - har bir klaster o'xshash ob'ektlardan iborat bo'lishi va turli klasterlarning ob'ektlari bir-biridan sezilarli darajada farq qilishi uchun ma'lumotlarning (ob'ektlarning) berilgan namunasini bo'lish vazifasi .
Klasterlash vazifasi: barcha mavjud ma'lumotlardan foydalanib, namunaviy ob'ektlarning o'z sinflariga mos kelishini taxmin qiling va shu bilan klasterlarni hosil qiling.
Klasterlash ob'ektlarni birlashtirish mumkin bo'lgan xususiyatlarni tahlil qilish va qidirish , ma'lumotlarni siqish va yangilikni qidirish (hech qanday klasterga kiritilmagan) uchun ishlatiladi.
Tasniflash va klasterlash o'rtasidagi farq nima: tasniflashda sizda oldindan belgilangan sinflar to'plami mavjud, siz mashinani misollar to'plami bo'yicha o'rgatasiz va keyin siz yangi ob'ekt qaysi sinfga tegishli ekanligini bilishni xohlaysiz. Klasterlash bilan siz ob'ektlar to'plamini guruhlashga harakat qiladigan va ob'ektlar o'rtasida biron bir munosabat mavjudligini aniqlashga harakat qiladigan algoritmdan foydalanasiz, mashina o'zini o'zi o'rganadi.