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Vidéo: Qu'est-ce que l'association dans l'apprentissage non supervisé?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Association règles ou association L'analyse est également un sujet important dans l'exploration de données. C'est un sans surveillance méthode, nous commençons donc avec un ensemble de données sans étiquette. Un ensemble de données sans étiquette est un ensemble de données sans variable qui nous donne la bonne réponse. Association l'analyse tente de trouver des relations entre différentes entités.
En conséquence, les règles d'association sont-elles un apprentissage non supervisé ?
Contrairement à l'arbre de décision et régner l'induction des ensembles, qui aboutit à des modèles de classification, apprentissage des règles d'association est un apprentissage non supervisé méthode, sans étiquette de classe attribuée aux exemples. Ce serait alors un Supervisé Apprentissage tâche, où le NN apprend à partir d'exemples pré-qualifiés.
Aussi, que signifie l'apprentissage non supervisé? L'apprentissage non supervisé est un type de apprentissage automatique algorithme utilisé pour tirer des inférences à partir d'ensembles de données constitués de données d'entrée sans réponses étiquetées. Le plus commun apprentissage non supervisé méthode est analyse par grappes, qui est utilisé pour l'analyse exploratoire des données afin de trouver des modèles cachés ou des regroupements dans les données.
Aussi, qu'est-ce qu'un exemple d'apprentissage non supervisé ?
Ici peut être exemples d'apprentissage automatique non supervisé comme k-means Regroupement , modèle de Markov caché, DBSCAN Regroupement , PCA, t-SNE, SVD, Règle d'association. Voyons-en quelques-uns: k-means Regroupement - Exploration de données. k-signifie regroupement est l'algorithme central dans apprentissage automatique non supervisé opération.
Quels sont les différents types d'apprentissage non supervisé?
Certains des algorithmes les plus couramment utilisés dans l'apprentissage non supervisé comprennent:
- Regroupement. regroupement hiérarchique, k-means.
- Détection d'une anomalie. Facteur de valeur aberrante locale.
- Les réseaux de neurones. Encodeurs automatiques. Filets de croyances profondes.
- Approches pour l'apprentissage des modèles à variables latentes tels que. Algorithme d'espérance-maximisation (EM) Méthode des moments.
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Que sont les algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé ?
Supervisé : toutes les données sont étiquetées et les algorithmes apprennent à prédire la sortie des données d'entrée. Non supervisé : toutes les données ne sont pas étiquetées et les algorithmes apprennent la structure inhérente à partir des données d'entrée