2.یادگیری بدون نظارت یا Unsupervised Learning : الگوریتم های یادگیری ماشین بدون نظارت زمانی استفاده می شود که اطلاعات مورد استفاده برای آموزش، طبقه بندی و برچسب گذاری نشده اند.
بخشنده باورساد، نجمه و عصاره، علیرضا و شادگار، بیتا،1392،پیش پردازش و دسته بندی سیگنال های مغزی بااستفاده ازروشهای یادگیری ماشین،پنجمین کنفرانس ملی مهندسی برق و الکترونیک ایران،گناباد ...
نکته قابل توجهی وجود دارد. تعصب شدیدی نسبت به الگوریتم های مورد استفاده برای طبقه بندی و رگرسیون وجود دارد. می توان گفت شایع ترین مسئله یادگیری ماشین نظارت شده که با آنها روبرو خواهید شد است.
برخی از کاربردهای یادگیری ماشین یادگیری مدل وظیفه یادگیری ماشین مبنای ارزیابی الگوریتمهای یادگیری یادگیری انسان و ماشین انواع یادگیری برخی کاربردهای موفق یادگیری ماشین تکنیک های مختلف یادگیری دسته بندی یادگیری یادگ
اگر یادگیری بر روی دادههای بدون برچسب و برای یافتن الگوهای پنهان در این دادهها انجام شود، یادگیری، بدون نظارت خواهد بود. از انواع یادگیری بدون نظارت میتوان به الگوریتمهای خوشهبندی (Clustering)، تخصیص پنهان دیریکله (LDA) و جاسازی لغات (Word Embedding) اشاره کرد.
· الگوریتم های اصلی و رایج یادگیری ماشین. در این سری از مقالات به آموزش الگوریتم های زیر با نمونه کدهای لازم و مثالهای تشریحی، خواهیم پرداخت : رگرسیون خطی ; رگرسیون لجستیک; درخت تصمیم; SVM; Naive Bayes; KNN; KMeans
به عنوان مثال، فرض کنید اگر از یک طبقه بندی کننده برای تشخیص تصاویر از اشیا مختلف استفاده شود ، می توانیم از معیارهای عملکرد طبقه بندی مانند دقت متوسط ، auc و غیره استفاده کنیم. بسیار مهم است زیرا انتخاب معیارها بر چگونگی اندازه گیری و مقایسه عملکرد الگوریتم یادگیری ماشین ...
در این راستا، مدل با استفاده از روش ترکیب طبقهبندی کننده مبتنی بر یادگیری ماشین، با روش ماشین بردار پشتیبان (svm)، و روش میانگین واریانس (mv)برای انتخاب پرتفوی توسعه داده شد.
دسته بندی یا تعیین نوع کلاس در یادگیری ماشین از اهمیت بسزایی برخوردار است. در واقع طبقه بندی اطلاعات روشی است که در همه علوم خواه یا ناخواه استفاده میشود.
مشخصات مقاله ترجمه عنوان مقاله تحلیل عملکرد طبقه بندی کنندگان یادگیری ماشین بر مدلهای فضای برداری مفهومی بهبود یافته عنوان انگلیسی مقاله Performance analysis of machine learning classifiers on improved concept vector space models ...
طبقه بندی (Classification) یکی از زیرشاخه های اصلی داده کاوی و یادگیری ماشین است. با استفاده از طبقه بندی میتوان به صورت هوشمند، اشیا مختلف را در یک تصویر شناسایی کرد، مشتریان ناراضی را قبل از خروج از یک شرکت شناسایی و ترمیم کرد ...
بیز ساده نوعی طبقه بندی کننده یادگیری ماشین با استفاده از قضیه بیز است در حالی که فرض میکنیم ویژگیهای دادههای ورودی مستقل هستند . این شکل از دادهها چندین دهه قبل, به کار گرفته شد .
یادگیری نظارت شده توسط دسته بندی یا طبقه بندی Classification در مسائل دسته بندی همواره با مقادیر گسسته سر و کار داریم و میخواهیم یک مقدار گسسته را پیشبینی کنیم: صفر یا یک، خوشخیم یا بدخیم.
ماشین بردار پشتیبان یکی از الگوریتمهای نظارتشده یادگیری ماشین است. بسیاری از افراد در ابتدا هنگامی که نام این الگوریتم را میشنوند تصور میکنند با یک الگوریتم بسیار پیچیده مواجه هستند که درک آن دشوار است.
الگوریتمهای یادگیری ماشین معمولا به دو صورت نظارت شده و نظارت نشده دستهبندی میشوند. ولی در کنار آنها دو الگوریتم نیمه و تقویت شده بهوجود آمده است که درباره هریک توضیح مختصری داده شده است.
در حوزه «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، تکنیک و روش «دسته بند بیز ساده» (Naive Bayes Classifiers) با بکارگیری قضیه بیز و فرض استقلال بین متغیرها، به عنوان عضوی از خانواده «دستهبندهای برمبنای احتمال» (Probabilistic Classifiers) قرار میگیرد.
در «یادگیری ماشین» (Machine Learning) و «دادهکاوی» (Data Mining)، الگوریتم «ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machines | SVM)، از جمله روشهای «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) محسوب میشود که برای انجام «دستهبندی» (Classification) و «تحلیل ...
داده کاوی و یادگیری ماشین:مروری بر دسته بندی کننده ها سال انتشار: 1394 محل انتشار: کنفرانس بین المللی یافته های نوین پژوهشی درمهندسی برق و علوم کامپیوتر
طبقه بندی کننده Haarlikeها با استفاده از مستطیل های ساده ای که، نشان دهنده تفاوت مقادیر پیکسلها در یک تصویر است، ساخته می شوند .هر ویژگی با دو خصوصیت، آستانه وتصمیمی که طبقه بندی کننده میگیرد؛ساخته می شود. این تصمیم با .
ورود یا ثبت نام. صفحه نخست. دستهبندیها
در بخش دوم ادامه روش های طبقه بندی: دسته بندی بیز، k نزدیک ترین همسایه و یادگیری جمعی بررسی می شوند. سپس انتخاب ویژگی، تقلیل ابعاد، خوشه بندی، کشف داده های پرت و کاوش قوانین انجمنی آموزش داده می شوند.
دسته بندی و دسته بندی کننده خطی فصل چهارم یادگیری ماشین ( پاییز ۱۳۹۸) محمدعلی کیوان راد 8
طبقه بندی classification یکی از زیر شاخه های اساسی یادگیری ماشین و داده کاوی است. و اساس آن دادههای جمعآوری شده از اعمال گذشته هستند. اعمالی که بر اساس دانش فرد خبره برچسب گذاری شدند. برای اینکه یک مدل طبقه بند خوب ...
طبقه بندی تصویر با استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning ) میلاد فرضعلی زاده 8