ตัวแยกประเภทแบบเบย์เป็นตัวแยกประเภททางสถิติ มันสามารถทำนายความน่าจะเป็นของการเป็นสมาชิกคลาส เช่น ความน่าจะเป็นที่กลุ่มตัวอย่างที่กำหนดนำไปใช้กับคลาสที่แน่นอน ตัวแยกประเภทแบบเบย์ยังแสดงประสิทธิภาพและความเร็วขนาดใหญ่เมื่อสามารถมีฐานข้อมูลสูงได้ เนื่องจากมีการกำหนดคลาส ระบบจึงต้องอนุมานกฎที่ควบคุมการจ

ตัวแยกประเภท naıve Bayesian สร้างสมมติฐานของความเป็นอิสระตามเงื่อนไขของคลาส เช่น เมื่อให้ป้ายกำกับคลาสของ tuple ค่าของแอตทริบิวต์จะถือว่าแยกจากกันแบบมีเงื่อนไข สิ่งนี้เป็นตัวกำหนดการประเมิน เมื่อข้อสันนิษฐานมีผลจริง ดังนั้นตัวแยกประเภทแบบเบย์ที่ไร้เดียงสาจึงมีประสิทธิภาพในทางตรงกันข้ามกับตัวแยกประเ

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นระบบที่วางอยู่บนหน้าที่ของโครงข่ายประสาทเทียมทางชีวภาพ เป็นการจำลองระบบประสาททางชีววิทยา คุณสมบัติของโครงข่ายประสาทเทียมคือมีหลายโครงสร้าง ซึ่งต้องใช้วิธีการหลายวิธีของอัลกอริธึม แต่ไม่ว่าระบบนั้นจะซับซ้อนแค่ไหน โครงข่ายประสาทเทียมก็เป็นเรื่องง่าย เครือข่ายเหล่านี้อยู่ระหว่าง

โครงข่ายประสาทเทียมมีกลไกที่ซับซ้อนกว่าแบบจำลองของเพอร์เซปตรอน มีหลายวิธีในโครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น ซึ่งมีดังนี้ - เครือข่ายสามารถรวมเลเยอร์ตัวกลางได้หลายชั้นระหว่างชั้นอินพุตและเอาต์พุต เลเยอร์ตัวกลางดังกล่าวเรียกว่าเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่และโหนดที่ติดตั้งในเลเยอร์เหล่านี้เรียกว่าโหนดที่ซ่อนอยู่

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นระบบที่ยึดตามหน้าที่ของโครงข่ายประสาทเทียมทางชีววิทยา เป็นการจำลองระบบประสาททางชีววิทยา คุณสมบัติของโครงข่ายประสาทเทียมคือมีหลายโครงสร้าง ซึ่งต้องใช้อัลกอริธึมหลายวิธี แต่ไม่ว่าโครงข่ายประสาทเทียมจะเป็นระบบที่ซับซ้อนหรือไม่ เครือข่ายเหล่านี้อยู่ระหว่างวิทยาศาสตร์การประมวลผลสั

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นระบบที่วางอยู่บนหน้าที่ของโครงข่ายประสาทเทียมทางชีวภาพ เป็นการจำลองระบบประสาททางชีววิทยา คุณสมบัติของโครงข่ายประสาทเทียมคือมีหลายโครงสร้าง ซึ่งต้องใช้วิธีการหลายวิธีของอัลกอริธึม แต่ไม่ว่าระบบนั้นจะซับซ้อนแค่ไหน โครงข่ายประสาทเทียมก็เป็นเรื่องง่าย เครือข่ายเหล่านี้อยู่ระหว่าง

วิธีการจัดประเภทที่ได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียดคือ support vector machine (SVM) แนวทางนี้มีรากฐานมาจากทฤษฎีการเรียนรู้ทางสถิติและได้แสดงผลเชิงประจักษ์ที่มีแนวโน้มดีในการใช้งานจริงหลายอย่าง ตั้งแต่การระบุตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือไปจนถึงการจำแนกข้อความ SVM ยังทำงานกับข้อมูลมิติสูงและป้องกันการสาปแช่งข

วิธีการจัดประเภทที่ได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียดคือ support vector machine (SVM) แนวทางนี้มีรากฐานมาจากทฤษฎีการเรียนรู้ทางสถิติและได้แสดงผลเชิงประจักษ์ที่มีแนวโน้มดีในการใช้งานจริงหลายอย่าง ตั้งแต่การระบุตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือไปจนถึงการจำแนกข้อความ SVM ยังทำงานกับข้อมูลมิติสูงและป้องกันการสาปแช่งข

ค่าผิดปกติคืออ็อบเจ็กต์ข้อมูลที่แยกจากออบเจ็กต์ที่เหลือโดยพื้นฐานแล้วราวกับว่ามันถูกสร้างโดยกลไกหลายอย่าง สำหรับเนื้อหาของการสาธิต สามารถกำหนดออบเจ็กต์ข้อมูลที่ไม่ใช่ค่าผิดปกติเป็น ปกติ หรือข้อมูลที่คาดหวังได้ โดยปกติแล้ว มันสามารถกำหนดค่าผิดปกติเป็นข้อมูล ผิดปกติ ได้ ค่าผิดปกติคือส่วนประกอบข้อมูลท

สามารถตรวจสอบผลกระทบของการรวมสมมติฐานหลาย ๆ ตัวได้โดยใช้อุปกรณ์ทางทฤษฎีที่เรียกว่าการสลายตัวของความแปรปรวนอคติ สมมติว่าสามารถมีชุดการฝึกแยกกันที่มีขนาดใกล้เคียงกันได้ไม่จำกัดจำนวน และใช้ชุดเหล่านี้สร้างตัวแยกประเภทได้ไม่จำกัด อินสแตนซ์การทดสอบได้รับการปฏิบัติโดยตัวแยกประเภททั้งหมด และคำตอบส่วนบุคคล

Weka คือชุดของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับบริการขุดข้อมูล อัลกอริทึมสามารถใช้โดยตรงกับชุดข้อมูลหรือจากโปรแกรม Java ของคุณเอง ประกอบด้วยเครื่องมือสำหรับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การจัดประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม กฎการเชื่อมโยง และการแสดงภาพ นอกจากนี้ยังใช้ได้กับการสร้างแผนการเรียนรู้ของเครื่

ในตัวประเมินคุณสมบัติเดียว สามารถใช้กับวิธีการค้นหาอันดับเพื่อสร้างรายการจัดอันดับที่ผู้จัดอันดับจะละทิ้งหมายเลขที่กำหนด นอกจากนี้ยังใช้ในวิธีการค้นหาอันดับด้วย Relief Attribute Eval อิงตามอินสแตนซ์ − มันสุ่มตัวอย่างอินสแตนซ์และตรวจสอบอินสแตนซ์ที่อยู่ใกล้เคียงของคลาสที่เท่ากันและหลายคลาส มันทำงานบน

การทดสอบสมมติฐานเป็นแนวทางที่ง่ายที่สุดในการรวมข้อมูลเข้ากับกระบวนการตัดสินใจของบริษัท จุดประสงค์ของการทดสอบสมมติฐานคือเพื่อยืนยันหรือหักล้างแนวคิดอุปาทาน และเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามในการทำเหมืองข้อมูลเกือบทั้งหมด นักขุดข้อมูลจะทำการตีกลับระหว่างวิธีการต่างๆ อันดับแรก ให้นึกถึงคำอธิบายที่เป็นไปได

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการในการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้มใหม่ที่เป็นประโยชน์ โดยการถ่ายโอนข้อมูลจำนวนมากที่บันทึกไว้ในที่เก็บ โดยใช้เทคโนโลยีการจดจำรูปแบบ รวมทั้งเทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์ เป็นการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่สงสัย และเพื่อสรุปบันทึกด้

การแปลงตัวแปรกำหนดการแปลงที่ใช้กับค่าบางค่าของตัวแปร กล่าวอีกนัยหนึ่ง สำหรับทุกอ็อบเจ็กต์ การปฏิวัติจะใช้กับค่าของตัวแปรสำหรับอ็อบเจกต์นั้น ตัวอย่างเช่น หากจำเป็นเพียงความสำคัญของตัวแปร ค่าของตัวแปรก็สามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยการสร้างค่าสัมบูรณ์ การแปลงตัวแปรมีสองประเภท:การแปลงเชิงฟังก์ชันอย่างง่ายและ

การเหนี่ยวนำแผนผังการตัดสินใจคือการเรียนรู้แผนผังการตัดสินใจจาก tupple การฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับในชั้นเรียน แผนผังการตัดสินใจเป็นโครงสร้างแบบต้นไม้ที่มีลักษณะคล้ายแผนภาพตามลำดับ โดยที่โหนดภายใน (โหนดที่ไม่ใช่โหนด) ทุกโหนดจะระบุถึงการทดสอบแอตทริบิวต์ แต่ละสาขาจะกำหนดผลลัพธ์ของการทดสอบ และโหนดปลายสุดแต

มีลักษณะต่างๆ ของการเหนี่ยวนำแผนผังการตัดสินใจดังนี้ − การเหนี่ยวนำแผนผังการตัดสินใจเป็นวิธีการที่ไม่มีพารามิเตอร์สำหรับการสร้างแบบจำลองการจำแนกประเภท ในอีกแง่หนึ่ง ไม่จำเป็นต้องมีสมมติฐานก่อนหน้านี้เกี่ยวกับประเภทของการแจกแจงความน่าจะเป็นที่นักเรียนพอใจและแอตทริบิวต์ที่แตกต่างกัน การค้นหาแผนภูมิต

มีหลายวิธีในการประเมินข้อผิดพลาดทั่วไปของแบบจำลองระหว่างการฝึก ข้อผิดพลาดโดยประมาณสนับสนุนอัลกอริธึมการเรียนรู้เพื่อเลือกแบบจำลอง กล่าวคือ เพื่อค้นหาแบบจำลองของความซับซ้อนที่เหมาะสมที่ไม่ได้รับผลกระทบจากการใช้มากเกินไป เนื่องจากมีการสร้างแบบจำลองขึ้น จึงสามารถใช้ในชุดการทดสอบเพื่อคาดการณ์ป้ายกำกับค

ปัญหาที่พบบ่อยในการทำเหมืองข้อมูลคือการใช้สมการถดถอยเพื่อคาดการณ์ค่าของตัวแปรตามเมื่อสามารถเลือกตัวแปรหลายตัวเป็นตัวทำนายในแบบจำลองนี้ การพิจารณาอีกประการหนึ่งที่สนับสนุนการรวมตัวแปรจำนวนมากด้วยความหวังว่าความสัมพันธ์ที่ซ่อนเร้นก่อนหน้านี้จะปรากฏขึ้น ตัวอย่างเช่น บริษัทแห่งหนึ่งพบว่าลูกค้าที่ซื้อแผ

อัลกอริธึม k-nearest-neighbors เป็นวิธีการจำแนกประเภทที่ไม่สร้างสมมติฐานเกี่ยวกับโครงสร้างของความสัมพันธ์ระหว่างสมาชิกกลุ่ม (Y) และตัวทำนาย X1 , X2 ,…. Xn . นี่เป็นแนวทางที่ไม่อิงพารามิเตอร์ เนื่องจากไม่ได้รวมการประมาณค่าพารามิเตอร์ในรูปแบบฟังก์ชันที่เสแสร้ง รวมถึงรูปแบบเชิงเส้นที่จำลองในการถดถอยเช