طبقه بندی داده های یادگیری ماشین
- صفحه اصلی
- طبقه بندی داده های یادگیری ماشین
جمع‌بندی. الگوریتم های طبقه بندی از جمله پایه‌ای‌ترین انواع یادگیری ماشین محسوب می‌شوند. همانطور که در این مطلب از مجله فرادرس خواندیم، روش‌هایی همچون ماشین بردار پشتیبان، ساختارهای ...
به خواندن ادامه دهید
دو نوع اصلی تسک طبقه بندی وجود دارد: طبقه بندی باینری (binary) و چند طبقه (multi-class). دیتاست های طبقه بندی باینری در این بخش، ما خط مبنا و عملکرد خوب را در دیتاستهای مدل سازی پیش بینی …
به خواندن ادامه دهید
در اینجا ما درباره مثالی از دسته‌بندی SVM در مورد داده‌های سرطان UCI با استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین مانند scikit-learn که با پایتون سازگار است، صحبت خواهیم کرد. پیش‌نیازها: Numpy، Pandas، matplot-lib ...
به خواندن ادامه دهید
در درس شانزدهم آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون می خواهیم یاد بگیریم که طبقه بندی چیست و با انواع الگوریتم های آن در ماشین لرنینگ آشنا شویم.
به خواندن ادامه دهید
ساخت مدل های یادگیری ماشین طبقه بندی در پایتون. در این بخش با بهره‌گیری از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه Scikit-learn، نحوه پیاده‌سازی دو مدل رگرسیون لجستیک و KNN را به‌طور مختصر شرح می ...
به خواندن ادامه دهید
ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine): ماشین بردار پشتیبان (SVM) نیز یک الگوریتم محبوب برای طبقه‌بندی دودویی است. با استفاده از توزیع داده‌ها در فضای ویژگی، SVM سعی می‌کند یک سطح تصمیم بهینه را ...
به خواندن ادامه دهید
مقدمه الگوریتم جنگل تصادفی Random Forest. الگوریتم جنگل تصادفی Random Forest یک الگوریتم محبوب یادگیری ماشین از زیرمجموعه هوش مصنوعی است که به تکنیک یادگیری نظارت شده تعلق دارد. میتواند برای …
به خواندن ادامه دهید
با این وجود که داده میتواند شکل‌های مختلفی داشته باشد، انواع داده ها در یادگیری ماشین به چهار گروه اصلی تقسیم می‌شوند. چهار گروه شامل داده‌های «عددی»، داده‌های «طبقه‌بندی شده»، «داده ...
به خواندن ادامه دهید
انواع الگوریتم های یادگیری ماشین . یادگیری نظارت شده (هدایت شده – Supervised Learning) در این نوع از الگوریتم ها که بار اصلی یادگیری ماشین را بر دوش می کشند (از لحاظ تعداد الگوریتم های این نوع)، با دو نوع از متغیرها سروکار داریم .
به خواندن ادامه دهید
با افزایش روزافزون حجم داده‌ها، استفاده از سریع‌ترین الگوریتم های ماشین لرنینگ ضروری به‌نظر می‌رسد. الگوریتم های یادگیری ماشین برای دسته‌بندی، پیش‌بینی و محاسبات استفاده می‌شوند.
به خواندن ادامه دهید
یادگیری ماشین را می‌توان به‌طورکلی بر اساس ماهیت سیستم یادگیری و داده‌های موجود به سه نوع طبقه‌بندی کرد: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی.
به خواندن ادامه دهید
روش‌های یادگیری ماشین در حوزه رو به رشد علم داده استفاده و کاربرد بسیاری دارند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از روش‌های آماری، برای طبقه‌بندی یا پیش‌بینی و کشف بینش‌های کلیدی در پروژه‌های «داده کاوی» (Data ...
به خواندن ادامه دهید
شبکه های عصبی مصنوعی نوع خاصی از الگوریتم های یادگیری ماشین هستند که مطابق با مغز انسان مدل شده اند. یعنی دقیقاً همانطور که سلول های عصبی سیستم عصبی ما می توانند از داده های گذشته، تجربه کسب ...
به خواندن ادامه دهید
طبقه بندی داده. به این دلیل که الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تنها قادر به مدیریت داده‌های عددی هستند، طبقه‌بندی داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. فرایندی که از وقوع بسیاری مشکلات در ...
به خواندن ادامه دهید
See more on blog.faradars
WEBطبقه‌بندی باینری (Binary classification): برای تقسیم داده‌ها به دو دسته‌ی مختلف؛ طبقه‌بندی چند دسته‌ای (Multi-class classification): برای انتخاب بین بیش از دو پاسخ ممکن؛
به خواندن ادامه دهید
فرایند طبقه‌بندی نقاط داده بر اساس میزان شباهت آنها در به اصطلاح تعدادی خوشه را ، روش «خوشه‌بندی» (Clustering) می‌نامند. ... انواع روش های یادگیری ماشین را می‌توان در سه گروه کلی یادگیری نظارت ...
به خواندن ادامه دهید
از بسیاری جهات، رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک مشابه هم هستند، اما از الگوریتم‌های رگرسیون خطی برای برازش استفاده می‌شود، در حالی که رگرسیون لجستیک در طبقه‌بندی داده‌ها کاربرد دارد.
به خواندن ادامه دهید
و. یادگیری با نظارت یا یادگیری تحت نظارت (به انگلیسی: Supervised learning) یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشینی است. در این روش مدل با دریافت اطلاعات برچسب زده شده آموزش می‌بیند و سعی می‌کند الگوی بین ...
به خواندن ادامه دهید
رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) یکی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. این الگوریتم برای مسائل طبقه‌بندی (Classification) استفاده می‌شود که در آن متغیر وابسته‌ی گسسته (Categorical) مطرح می‌شود. 1. رگرسیون ...
به خواندن ادامه دهید
الگوریتم های ماشین لرنینگ. انواع مختلفی از یادگیری ماشین وجود دارد، از جمله موارد زیر: یادگیری نظارت شده (Supervised learning): الگوریتم از مثال‌های برچسب‌گذاری شده یاد می‌گیرد، جایی که داده‌های ...
به خواندن ادامه دهید
ارزش دیتاستهای یادگیری ماشین کوچک. تعدادی دیتاست یادگیری ماشین کوچک برای طبقه بندی و مسائل مدل سازی پیش بینی رگرسیون وجود دارند که اغلب مورد استفاده قرار می گیرند. گاهی اوقات مجموعه داده ها به …
به خواندن ادامه دهید
در این مطلب، به پرسش Classification چیست پاسخ داده و به معرفی و پیاده‌سازی انواع رایج الگوریتم های طبقه‌بندی می‌پردازیم.
به خواندن ادامه دهید
برای مثال، یکی از انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین، طبقه‌بندی است. این نوع از الگوریتم‌ها، داده‌ها را در گروه‌های متمایز قرار می‌دهند. ... SciKit-Learn یک کتابخانه برای زبان پایتون و در واقع ...
به خواندن ادامه دهید
مجموعه آموزشی برچسب گذاری شده برای طبقه بندی هرزنامه‌ها . در یادگیری با نظارت ماشین با استفاده از داده‌های برچسب گذاری شده و داشتن جواب‌های درست یاد می‌گیرد. دو نمونه از یادگیری با نظارت:
به خواندن ادامه دهید
«دسته‌بندی | طبقه بندی» (Classification): در این نوع مسائل، مدل یادگیری ماشین بر اساس ویژگی‌های داده‌های آموزشی یاد می‌گیرد که داده‌های جدید را در چه دسته‌ای قرار دهد. به عنوان مثال، مسئله تشخیص ...
به خواندن ادامه دهید
در دوره آموزشی جامع علم داده مدرس کاظم تقندیکی تمام a-z علم داده (یادگیری ماشین، داده کاوی) را به شکل کاملاً عملی و با زبانی ساده به شما آموزش می دهد. قبل از ذکر منابع مجموعه داده‌های یادگیری ماشین، ابتدا مفهموم مجموعه ...
به خواندن ادامه دهید
الگوریتم های یادگیری ماشین برای استخراج داده‌های منتخب از میان مجموعه انبوهی استفاده می‌شوند که به 10 مورد از بهترین آنها اشاره کرده‌ایم.
به خواندن ادامه دهید
رگرسیون لجستیک، یک الگوریتم یادگیری ماشین با نظارت است که بیشتر برای طبقه‌بندی استفاده می‌شود. هدف این است که احتمال وابستگی یک داده به یک کلاس خاص را پیش‌بینی کند. این الگوریتم، که جنبه ...
به خواندن ادامه دهید
طبقه بندی یا classification: می توان گفت که طبقه بندی یا رده بندی داده ها از معروف ترین کاربردهای یادگیری ماشین است. همچون مثال های قبل کافی است ما داده هایی را از یک موضوع خاص به ماشین آموزش داده تا ...
به خواندن ادامه دهید
جنگل‌های تصادفی یا «جنگل‌های تصمیم تصادفی» یک روش یادگیری گروهی است که چندین الگوریتم را برای نتایج بهتر در طبقه‌بندی، رگرسیون و سایر وظایف ترکیب می‌کند.
به خواندن ادامه دهید
به عبارت ساده‌تر، طبقه بندی در یادگیری ماشین نوعی از فرایند تشخیص الگو است که در آن الگوریتم‌های طبقه‌بندی روی داده‌های آموزشی کار می‌کنند تا الگوی مشابهی را برای پیش‌بینی، روی مجموعه ...
به خواندن ادامه دهید
الگوریتم طبقه بندی یک تکنیک ماشین لرنینگ است که برای دسته بندی داده‌ها بر اساس ویژگی‌های آنها استفاده می‌شود. این الگوریتم‌ها از مجموعه‌ای از داده‌های آموزش‌دیده برای یادگیری روابط بین ویژگی‌ها و کلاس‌ها ...
به خواندن ادامه دهید
ماشین لرنینگ به زبان ساده. بر اساس تعریفی دقیق، یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی (ai) متمرکز بر ساخت برنامه هاییست که از داده های یاد میگیرن و دقت آنها به مرور زمان و بدون نیاز به برنامه نویس افزایش پیدا میکنه.
به خواندن ادامه دهید
الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک می‌توانند برای حل مسائل مختلفی از جمله، ... یا همان مسئله رگرسیون- یا طبقه‌بندی داده‌ها مورد استفاده قرار گیرند. این درخت‌ها از یک دنباله از تصمیمات مرتبط ...
به خواندن ادامه دهید
به طور کلی الگوریتم‌های ماشین لرنینگ به 4 نوع طبقه‌بندی می‌شوند: تحت نظارت. یادگیری بدون نظارت. یادگیری نیمه نظارتی. یادگیری تقویتی. با این حال، این 4 دسته به انواع بیشتری نیز تقسیم می‌شوند ...
به خواندن ادامه دهید
چه بخواهید با ما کار کنید و چه علاقه مند به کسب اطلاعات بیشتر در مورد محصولات ما هستید، مایلیم از شما بشنویم.