Wat is ensamble learning?
Ensembleleer is 'n masjienleertegniek wat die kombinasie van verskeie modelle behels om die algehele werkverrigting en voorspellende krag van die stelsel te verbeter. Die basiese idee agter ensembleleer is dat deur die voorspellings van veelvuldige modelle saam te voeg, die resulterende model dikwels beter as enige van die betrokke individuele modelle kan presteer. Daar is verskeie verskillende benaderings
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Watter algoritme is geskik vir watter datapatroon?
Op die gebied van kunsmatige intelligensie en masjienleer is die keuse van die mees geskikte algoritme vir 'n bepaalde datapatroon van kardinale belang vir die bereiking van akkurate en doeltreffende resultate. Verskillende algoritmes is ontwerp om spesifieke tipes datapatrone te hanteer, en om hul kenmerke te verstaan kan die werkverrigting van masjienleermodelle aansienlik verbeter. Kom ons ondersoek verskeie algoritmes
Hoe kan nie-numeriese data in masjienleeralgoritmes hanteer word?
Die hantering van nie-numeriese data in masjienleeralgoritmes is 'n deurslaggewende taak om betekenisvolle insigte te onttrek en akkurate voorspellings te maak. Terwyl baie masjienleeralgoritmes ontwerp is om numeriese data te hanteer, is daar verskeie tegnieke beskikbaar om nie-numeriese data vooraf te verwerk en te transformeer in 'n geskikte formaat vir analise. In hierdie antwoord sal ons verken