Хяналтгүй загварт хаяглагдсан өгөгдөл байхгүй ч сургалт шаардлагатай юу?
Машин сургалтын хяналтгүй загвар нь сургалтанд шошготой өгөгдөл шаарддаггүй, учир нь энэ нь урьдчилан тодорхойлсон шошгогүйгээр өгөгдөл доторх хэв маяг, харилцааг олох зорилготой юм. Хэдийгээр хараа хяналтгүй сургалт нь шошготой өгөгдлийг ашиглахгүй ч гэсэн загвар нь өгөгдлийн үндсэн бүтцийг сурахын тулд сургалтын процесст хамрагдах шаардлагатай хэвээр байна.
Шошготой өгөгдөл байхгүй үед бид кластерын алгоритмын гүйцэтгэлийг хэрхэн үнэлэх вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python-тэй машин сурахад шошготой өгөгдөл байхгүй үед кластерийн алгоритмуудын гүйцэтгэлийг үнэлэх нь маш чухал ажил юм. Кластер хийх алгоритмууд нь ижил төстэй өгөгдлийн цэгүүдийг төрөлхийн хэв маяг, ижил төстэй байдалд үндэслэн бүлэглэх зорилготой хараа хяналтгүй сургалтын арга техник юм. Шошгологдсон өгөгдөл байхгүй байхад
k-дундаж ба дундаж ээлжийн кластер хийх алгоритмуудын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
К-дунд болон дундаж ээлжийн кластер хийх алгоритмууд нь кластер хийх даалгаварт машин сургалтын салбарт өргөн хэрэглэгддэг. Тэд өгөгдлийн цэгүүдийг кластер болгон бүлэглэх зорилгоо хуваалцдаг ч арга барил, шинж чанараараа ялгаатай. K-means нь өгөгдлийг k ялгаатай кластерт хуваах зорилготой центроид дээр суурилсан кластер хийх алгоритм юм. Энэ
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, K нь титаник өгөгдлийн багцтай гэсэн үг юм, Шалгалтын тойм
Янз бүрийн хэмжээтэй бүлгүүдийг кластерлах үед k-дундаж алгоритмын хязгаарлалт нь юу вэ?
k-means алгоритм нь машин сургалтанд, ялангуяа хараа хяналтгүй сургалтын даалгаварт өргөн хэрэглэгддэг кластерийн алгоритм юм. Энэ нь өгөгдлийн цэгүүдийн ижил төстэй байдалд үндэслэн өгөгдлийн багцыг k ялгаатай кластерт хуваахыг зорьдог. Гэсэн хэдий ч k-means алгоритм нь өөр өөр хэмжээтэй бүлгүүдийг кластер болгоход тодорхой хязгаарлалттай байдаг. Энэ хариултанд бид нарийвчлан судлах болно