머신러닝 분류 예제

알고 보니, 기본 기계 학습 이론은 다소 동일합니다. 주요 차이점은 예측 변수 h(x)의 디자인과 비용 함수의 디자인입니다. 회귀 및 분류 문제에 필요한 데이터의 양을 일반화할 수 있습니까? 내 의견으로는, 얼마나 많은 무언가의 유효한 대답을 하기 위해, 그것은 1 또는 0 말하는 “단지”보다 배울 더 많은 데이터가 필요합니다. 또는 회귀 / 분류 프롤렘에 필요한 양의 데이터 차이가 있습니까? 답변 주셔서 감사합니다! 기계 학습 엔지니어가 알아야 할 10가지 알고리즘: 다음 중 회귀 작업은 무엇입니까? 그러나 몇 가지 기본적인 공통 스레드가 있으며, 가장 중요한 주제는 1959년 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 작성한 이 자주 인용된 진술로 요약됩니다. 프로그램되어 있습니다.” 다음은 하드 마진 분류를 이해하는 몇 가지 포인트입니다. 분명히 기계 학습은 매우 강력한 도구입니다. 앞으로 는 데이터 과학 기업을 위한 새로운 기회의 세계를 열어줄 뿐만 아니라 가장 시급한 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다. 머신 러닝 엔지니어에 대한 수요는 계속 증가할 것이며, 이는 큰 일의 일부가 될 수 있는 놀라운 기회를 제공합니다. 난 당신이 행동에 점점 고려할 수 있기를 바랍니다! 적어도 신경망을 언급하지 않고는 기계 학습에 대한 논의가 완료되지 않을 것입니다.

신경망은 매우 어려운 문제를 해결하는 매우 강력한 도구를 제공 할뿐만 아니라, 우리 자신의 뇌의 작동에 매혹적인 힌트를 제공하고, 진정한 지능형 기계를 만드는 하루 흥미로운 가능성을 제공합니다. 유능한 ML 디자이너의 공급은 아직이 수요를 따라 잡지 못했습니다. 이것에 대한 주요 이유는 ML이 단지 평범한 까다로운 것입니다. 이 기계 학습 자습서에서는 ML 이론의 기본 을 소개하고 공통 된 주제와 개념을 내려 놓고 논리를 쉽게 따르고 기계 학습 기본 사항에 익숙해지도록합니다. 이렇게 하면 `분류` 자습서가 완료됩니다. 다음 자습서에서는 `클러스터링을 통해 자율 학습`을 배우게 됩니다. 분류는 데이터를 각 클래스에 레이블을 지정할 수 있는 원하는 고유의 클래스로 분류하는 기술입니다.