Mashinani o'rganish nima? Mashinani o'qitish usullari, turlari, vazifalari va misollar

Vektor kvantlash tarmoqlari (LVQ)
KNNning noqulayligi shundaki, u butun o'quv ma'lumotlarini saqlashi kerak. Agar KNN o'zini yaxshi ko'rsatgan bo'lsa, unda bu kamchilikka ega bo'lmagan LVQ (Lektorli vektorli kvantlash) algoritmini sinab ko'rish mantiqan.
LVQ - kod vektorlari to'plami. Ular boshida tasodifiy tanlab olinadi va ma'lum miqdordagi iteratsiyalardan so'ng butun ma'lumotlar to'plamini yaxshiroq umumlashtirish uchun moslashtirildi.
O'qitilgandan so'ng, bu vektorlar KNN da bo'lgani kabi taxmin qilish uchun ishlatilishi mumkin. Algoritm har bir kod vektori va yangi ma'lumotlar namunasi orasidagi masofani hisoblash orqali eng yaqin qo'shnini (eng mos kod vektorini) qidiradi. Keyin sinf (yoki regress holatidagi raqam) eng yaxshi mos keladigan vektor uchun bashorat sifatida qaytariladi. Agar barcha ma'lumotlar bir xil bo'lsa, masalan, 0 dan 1 gacha bo'lsa, eng yaxshi natijaga erishish mumkin.
Qo'llab-quvvatlovchi vektorli mashina (SVM)
Qo'llab-quvvatlovchi vektorli mashinalar, ehtimol, eng mashhur va muhokama qilinadigan mashina o'rganish algoritmlaridan biridir.
Giperterapiya - bu kirish o'zgaruvchilarining bo'shligini ajratadigan chiziq. Qo'llab-quvvatlovchi vektorli mashinada, giperterapiya kirish o'zgaruvchisi tekisligidagi nuqtalarni o'z sinflari bo'yicha eng yaxshi ajratish uchun tanlanadi: 0 yoki 1. Ikki o'lchovli tekislikda, bu barcha sinflarning nuqtalarini to'liq ajratadigan chiziq sifatida namoyish etilishi mumkin. Trening davomida algoritm giperplet yordamida sinflarni yaxshiroq ajratishga yordam beradigan koeffitsientlarni qidiradi.
Giperterapiya va unga yaqin joylashgan ma'lumotlar nuqtalari orasidagi masofa farq deb ataladi. Ikkala sinfni ajratib turadigan eng yaxshi yoki optimal giperplet - bu eng katta farqga ega chiziq. Faqatgina ushbu fikrlar giperplanetani aniqlashda va tasniflagichni yaratishda muhimdir. Bu nuqtalarga langar vektorlar deyiladi. Farqni maksimal darajada oshiradigan koeffitsientlarning qiymatlarini aniqlash uchun maxsus optimallashtirish algoritmlari qo'llaniladi.
Qo'llab-quvvatlaydigan Vektorli mashinalar, ehtimol siz diqqat qilishingiz kerak bo'lgan eng samarali klassik tasniflagichlardan biridir.