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r 머신 러닝 예제

예를 들어 데이터 집합에 X와 Y라는 두 개의 속성만 있고 X에 1에서 1000까지의 값이 있는 반면 Y에는 1에서 100까지만 이동하는 값이 있는 경우 거리 함수에 대한 Y의 영향은 일반적으로 X의 영향에 의해 압도됩니다. 그것은 예측 변수 사이의 독립성의 가정베이즈 `정리를 기반으로 분류 기술이다. 간단히 말해서 Naive Bayes 분류기는 클래스에 특정 피처가 있는 것이 다른 피처의 존재와 관련이 없다고 가정합니다. 예를 들어, 과일은 빨간색, 둥근, 직경 약 3 인치인 경우 사과로 간주될 수 있습니다. 이러한 기능이 서로 의존하거나 다른 피처의 존재여부에 의존하더라도, 순진한 Bayes 분류자는 이러한 모든 속성을 고려하여 이 과일이 사과일 확률에 독립적으로 기여합니다. 안녕하세요 제이슨! 놀라운 게시물! 나는 @TNguyen 같은 의심을 가지고있다. 모델을 완성했으며 LDA가 이 경우에 적용할 수 있는 가장 좋은 모델이라는 것을 알고 있습니다. 이 변수없이 새 데이터 프레임에서 결과 변수 (종)를 어떻게 예측합니까? 요약하면 새 데이터 집합에 모델을 배포하는 방법은 무엇입니까? 죄송합니다, 나는이 분야에서 새로운 아니에요 그리고 난 항상 새로운 것을 배우고 있어요! 강화 학습, 학습 알고리즘은 실제 또는 합성 환경에서 동작으로부터의 피드백을 이용하여 작업을 수행한다. 안녕하세요 제이슨. 이 단계별 가이드는 기계 학습 초보자에게 매우 유용합니다. GBM은 높은 예측 능력으로 예측을 하기 위해 많은 데이터를 처리할 때 사용되는 부스팅 알고리즘입니다. 부스팅은 실제로 단일 추정기의 견고성을 향상시키기 위해 여러 기본 추정기의 예측을 결합한 학습 알고리즘의 앙상블입니다.

여러 약한 예측 변수 또는 평균 예측 변수를 빌드 강력한 예측 변수에 결합합니다. 이러한 증폭 알고리즘은 항상 Kaggle, AV 해커톤, CrowdAnalytix와 같은 데이터 과학 대회에서 잘 작동합니다. 안녕하세요 친구, 나는이 기계 학습 알고리즘에 새로운 사람입니다. 나는 몇 가지 질문이 있습니다.? 1) 우리는 너무 많은 ML 알고리즘을 가지고있다. 그러나 내 데이터 세트에 적합한 알고리즘을 어떻게 선택할 수 있습니까? 2) 이러한 알고리즘은 어떻게 작동합니까.? 3) 왜 이러한 특정 알고리즘.? 왜 다른 사람.? «jezzball»예제주셔서 감사합니다.

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