Часто для представления контролируемого
Posted: Sun Feb 02, 2025 3:37 am
МО используется функция y = f(x), где «x» — входные данные, а «y» — выходная переменная, функция «x», которую необходимо предсказать.
В любых обучающих данных пара примеров особенности нашей базы данных по рекламе обычно состоит из входных данных, которые обычно представляют собой вектор (набор признаков, определяющих выборку).
Требуемое выходное значение мы называем «контрольным сигналом», значение которого легко понять из названия.
Интересно, что контролируемое машинное обучение аналогично «концептуальному обучению» или «категориальному обучению» у людей или животных.
Это определяется как « поиск и перечисление атрибутов, которые могут быть использованы для различения образцов от не-образцов различных категорий» (Брунер, Гуднау, Остин (1967)).
В целом контролируемое МО можно разделить на следующие типы:
1. Классификация
Как следует из названия, алгоритмы классификации выполняют задачу прогнозирования метки или отнесения переменной к определенной категории (категоризации).
В любых обучающих данных пара примеров особенности нашей базы данных по рекламе обычно состоит из входных данных, которые обычно представляют собой вектор (набор признаков, определяющих выборку).
Требуемое выходное значение мы называем «контрольным сигналом», значение которого легко понять из названия.
Интересно, что контролируемое машинное обучение аналогично «концептуальному обучению» или «категориальному обучению» у людей или животных.
Это определяется как « поиск и перечисление атрибутов, которые могут быть использованы для различения образцов от не-образцов различных категорий» (Брунер, Гуднау, Остин (1967)).
В целом контролируемое МО можно разделить на следующие типы:
1. Классификация
Как следует из названия, алгоритмы классификации выполняют задачу прогнозирования метки или отнесения переменной к определенной категории (категоризации).