Ma modelek bêserûber pêdivî bi perwerdehiyê heye her çend daneyên wê yên nîşankirî tune be?
Di fêrbûna makîneyê de modelek neçavdêrîkirî ji bo perwerdehiyê pêdivî bi daneya binavkirî nake ji ber ku ew armanc dike ku di nav daneyan de nimûne û têkiliyan bêyî etîketên pêşwext bibîne. Her çend fêrbûna neçavdêrî bi karanîna daneyên binavkirî venabe jî, model hîn jî pêdivî ye ku pêvajoyek perwerdehiyê derbas bike da ku strukturên bingehîn ên daneyê fêr bibe.
Di nebûna daneyên nîşankirî de em performansa algorîtmayên komkirinê çawa dinirxînin?
Di warê îstîxbarata hunerî de, nemaze di Fêrbûna Makîneyê ya bi Python re, nirxandina performansa algorîtmayên komkirinê di nebûna daneya binavkirî de karek girîng e. Algorîtmayên komkirinê teknolojiyên fêrbûna neçavdêrî ne ku armanc dikin ku xalên daneya wekhev li ser bingeha şêwaz û hevsengiyên wan ên xwerû kom bikin. Dema ku nebûna daneyên nîşankirî
Cûdahiya di navbera k-navgîn û algorîtmayên komkirina guheztina navîn de çi ye?
Algorîtmayên komkirina k-navgîn û guheztina navîn hem bi berfirehî di warê fêrbûna makîneyê de ji bo karên komkirinê têne bikar anîn. Dema ku ew armanca komkirina xalên daneyê li koman parve dikin, ew di nêzîkatî û taybetmendiyên xwe de cûda dibin. K-means algorîtmayek kombûnê ya bingeh-navendî ye ku armanc dike ku daneyan li k komikên cihêreng dabeş bike. Ew
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Kombûn, veguherîna k-wateyê û wateyê, Wateya K bi danehevê titanî ye, Nirxandina îmtîhanê
Sînordariya algorîtmaya k-meansê çi ye dema ku komên bi pîvanên cûda kom dike?
Algorîtmaya k-means di fêrbûna makîneyê de, nemaze di karên fêrbûna neçapkirî de, algorîtmayek kombûnê ya ku bi berfirehî tê bikar anîn e. Armanca wê ew e ku li ser bingeha wekheviya xalên daneyê danehevek li k komikên cihêreng dabeş bike. Lêbelê, algorîtmaya k-means dema ku ew tê komkirina komên bi pîvanên cihêreng xwedan sînorkirinek e. Di vê bersivê de, em ê bişopînin