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Vídeo: O que é Associação na aprendizagem não supervisionada?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
Associação regras ou Associação a análise também é um tópico importante na mineração de dados. Isto é um não supervisionado método, então começamos com um conjunto de dados sem rótulo. Um conjunto de dados sem rótulo é um conjunto de dados sem uma variável que nos dá a resposta certa. Associação a análise tenta encontrar relacionamentos entre diferentes entidades.
Correspondentemente, as regras de associação são aprendizagem não supervisionada?
Ao contrário da árvore de decisão e regra indução de conjunto, que resulta em modelos de classificação, aprendizagem de regras de associação é um aprendizagem não supervisionada método, sem rótulos de classe atribuídos aos exemplos. Isso seria então um Supervisionado Aprendendo tarefa, onde o NN aprende com exemplos pré-calibrados.
Além disso, o que significa aprendizagem não supervisionada? Aprendizagem não supervisionada é um tipo de aprendizado de máquina algoritmo usado para tirar inferências de conjuntos de dados que consistem em dados de entrada sem respostas rotuladas. O mais comum aprendizagem não supervisionada método é análise de cluster, que é usado para análise exploratória de dados para encontrar padrões ocultos ou agrupamento de dados.
Além disso, o que é um exemplo de aprendizado não supervisionado?
Aqui pode ser exemplos de aprendizado de máquina não supervisionado como k-means Clustering , Modelo oculto de Markov, DBSCAN Clustering , PCA, t-SNE, SVD, regra de associação. Vamos dar uma olhada em alguns deles: k-means Clustering - Mineração de dados. k-significa agrupamento é o algoritmo central em aprendizado de máquina não supervisionado Operação.
Quais são os diferentes tipos de aprendizagem não supervisionada?
Alguns dos algoritmos mais comuns usados na aprendizagem não supervisionada incluem:
- Clustering. agrupamento hierárquico, k-médias.
- Detecção de anomalia. Fator Outlier Local.
- Redes neurais. Codificadores automáticos. Redes de crenças profundas.
- Abordagens para aprender modelos de variáveis latentes, como. Algoritmo de maximização da expectativa (EM) Método dos momentos.
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Supervisionado: Todos os dados são rotulados e os algoritmos aprendem a prever a saída dos dados de entrada. Não supervisionado: todos os dados são não rotulados e os algoritmos aprendem a estrutura inerente a partir dos dados de entrada