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Video: Che cos'è l'Associazione nell'apprendimento non supervisionato?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Associazione regole o associazione l'analisi è anche un argomento importante nel data mining. Questo è un senza sorveglianza metodo, quindi iniziamo con un set di dati senza etichetta. Un set di dati senza etichetta è un set di dati senza una variabile che ci dà la risposta giusta. Associazione l'analisi tenta di trovare relazioni tra entità diverse.
Di conseguenza, le regole di associazione sono un apprendimento non supervisionato?
Al contrario di albero decisionale e regola set induction, che si traducono in modelli di classificazione, apprendimento delle regole di associazione è un apprendimento non supervisionato metodo, senza etichette di classe assegnate agli esempi. Questo sarebbe quindi un Supervisionato Apprendimento task, dove il NN apprende da esempi pre-classificati.
Inoltre, cosa significa apprendimento non supervisionato? L'apprendimento non supervisionato è un tipo di apprendimento automatico algoritmo utilizzato per trarre inferenze da set di dati costituiti da dati di input senza risposte etichettate. Il più comune apprendimento non supervisionato metodo è analisi dei cluster, che è utilizzato per l'analisi esplorativa dei dati per trovare modelli nascosti o raggruppamenti nei dati.
Inoltre, qual è l'esempio di apprendimento non supervisionato?
qui può essere esempi di apprendimento automatico non supervisionato come k-mezzi Raggruppamento , Modello Markov nascosto, DBSCAN Raggruppamento , PCA, t-SNE, SVD, regola di associazione. Diamo un'occhiata ad alcuni di loro: k-means Raggruppamento - Estrazione dei dati. k-significa raggruppamento è l'algoritmo centrale in apprendimento automatico non supervisionato operazione.
Quali sono i diversi tipi di apprendimento non supervisionato?
Alcuni degli algoritmi più comuni utilizzati nell'apprendimento non supervisionato includono:
- Raggruppamento. clustering gerarchico, k-means.
- Rilevamento anomalie. Fattore anomala locale.
- Reti neurali. Autoencoder. Reti di credenze profonde.
- Approcci per l'apprendimento di modelli variabili latenti come. Algoritmo di aspettativa-massimizzazione (EM) Metodo dei momenti.
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Supervisionato: tutti i dati vengono etichettati e gli algoritmi imparano a prevedere l'output dai dati di input. Non supervisionato: tutti i dati non sono etichettati e gli algoritmi imparano la struttura intrinseca dai dati di input