Mashina o'rganishga kirish

Klaster algoritmlari
Klasterlash ob'ektlar to'plamini toifalarga taqsimlashdan iborat bo'lib, har bir toifada - klasterda bir-biriga eng o'xshash elementlar mavjud.
Siz turli xil algoritmlardan foydalangan holda ob'ektlarni klasterlashingiz mumkin.
Quyidagilar eng ko'p qo'llaniladi:

• 
  uchburchakning og'irlik markaziga asoslangan;
  
• 
  ulanishga asoslangan;
  
• 
  o'lchamlarni kamaytirish;
  
• 
  zichlik (fazoviy klasterlash asosida);
  
• 
  ehtimollik;
  

mashinani o'rganish, shu jumladan neyron tarmoqlar.


Mashinani o'rganish modellarining asosiy algoritmlari

• 
  qarorlar daraxti
  
• 
  Naive Bayes tasnifi
  
• 
  Eng kichik kvadrat usuli
  
• 
  Logistik regressiya
  
• 
  Vektor mashinasini qo'llab-quvvatlash (SVM)
  
• 
  ansambl usuli
  
• 
  Klaster algoritmlari
  
• 
  Asosiy komponentlar tahlili (PCA)
  
• 
  yagona qiymatning parchalanishi
  

Mustaqil komponentlar tahlili (ICA)
Naive Bayes tasnifi
Naive Bayes klassifikatorlari oddiy ehtimolli klassifikatorlar oilasiga kiradi va Bayes teoremasidan kelib chiqadi, bu holda funksiyalarni mustaqil deb hisoblaydi (bu qat'iy yoki sodda taxmin deb ataladi). Amalda u mashinani o'rganishning quyidagi sohalarida qo'llaniladi:

• 
  elektron pochtaga keladigan spamning ta'rifi;
  
• 
  yangiliklar maqolalarini tematik sarlavhalarga avtomatik bog'lash;
  
• 
  matnning hissiy rangini ochib berish;
  
• 
  tasvirlardagi yuzlar va boshqa naqshlarni tanib olish.
  

Eng kichik kvadrat usuli
Statistikani ozgina o'rgangan har bir kishi chiziqli regressiya tushunchasi bilan tanish. Uni amalga oshirish variantlari eng kichik kvadratlarni o'z ichiga oladi. Odatda, chiziqli regressiyadan foydalanib, muammolar nuqtalar to'plamidan o'tadigan to'g'ri chiziqni o'rnatish orqali hal qilinadi.
Bu eng kichik kvadratlar usuli yordamida shunday amalga oshiriladi: to'g'ri chiziq chizish, undan har bir nuqtagacha bo'lgan masofani o'lchash (nuqtalar va chiziq vertikal segmentlar bilan bog'langan), natijada olingan miqdorni yuqoriga o'tkazing.
Natijada, masofalar yig'indisi eng kichik bo'lgan egri chiziq kerakli bo'ladi (bu chiziq haqiqiy qiymatdan normal taqsimlangan og'ish bilan nuqtalardan o'tadi).
Chiziqli funktsiya odatda mashinani o'rganish uchun ma'lumotlarni o'rnatishda ishlatiladi va xato ko'rsatkichini yaratish orqali xatolarni minimallashtirish uchun eng kichik kvadratlar usuli qo'llaniladi.