각하고 이해하는 것이 매우 중요합니다. 이 글에서는 머신 러닝 개념에서 중요하고 중요한 역할을 하는 10가지 주요 알고리즘의 순서를 보여드리겠습니다 시장성테스트.
선형 판별 분석
머신 러닝 인증은 이 방법이 데이터 시퀀싱과 차원 종료에 사용되는 데 도움이 됩니다. LDA는 쉽게 케이스를 유지했습니다. 섹션 빈도가 같지 않고 성능이 무작위로 생성되고 테스트된 데이터에서 확인되었습니다. 이 방법은 또한 더 잘 생각하고 데이터의 특징을 이해하도록 안내합니다.
클러스터링
K는 클러스터링을 의미하며, 일반적으로 사용되는 방법으로 데이터 세트를 자동으로 k 세트로 변경합니다. 알고리즘은 k 시작 클러스터 센터를 선택하여 작동합니다. 이 지점에서 모든 클러스터 센터는 구성 요소를 의미하도록 업데이트됩니다. 그 후 마지막으로 알고리즘은 변경 사항이 없는 지점에 도달합니다. 클러스터에 대한 예제 할당에서. 머신 러닝 온라인 과정은 인증을 받는 데 가장 좋으며, 이 방법은 데이터 마이닝에서 클러스터 분석에 매우 인기가 있습니다.
PCA
머신 러닝 관점에서 PCA는 주성분 분석을 의미합니다. 이는 다중 데이터 분석의 기초를 형성합니다. 통계적 방법은 가능한 상관 변수에 대한 관찰 조합을 상관되지 않은 방법과 변수와 선형적으로 일치하는 값 집합으로 변경합니다. 이러한 방향 및 프로세스 방식은 데이터의 최소 점 분산을 풀고 평가하는 데 매우 유용합니다.
뉴스레터 구독하기
순환 신경망은 자연어, 시계열, 사운드와 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 유형의 기술은 피드백 루프를 포함하기 때문에 피드포워드 네트워크를 제공합니다.
씨엔엔
딥 인공 신경망이라고 알려진 합성 신경망. 이는 클러스터, 이미지, 유사성 등을 명확히 하는 데 사용됩니다. 또한 장면에서 객체 인식을 수행합니다. 얼굴, 도로 표지판 및 시각적 데이터 형태의 많은 측면을 식별하고 인식할 수 있는 알고리즘으로 알려져 있습니다.
신경망
이것은 인간의 뇌에서 파생된 알고리즘의 조합입니다. 이것