Clasificacion
二值问题和多类问题的修正算法
La clasificación es tipo de machine learning supervised en el que unalgoritmo " aprende "一个分类的新观察程序，使用数据的礼仪。Para explore modelos de clasificación de forma interactiva, utilice la app分类学习者．Para mayor flexibilidad, puede pasar los datos de los predictores o las características con las etiquetas o respuestas通讯员función de ajuste de algoritmo en la interfaz de línea de comandos。
参考轨迹模型regresión, por ejemplo, regresión logística， árboles de regresión, regresión高斯过程和regresión apoyo矢量，咨询Regresion．
aspect básicos de la clasificación
属于
- 应用分类学习器
恩，有效的调整模式clasificación相互作用的形式 - Árboles de clasificación
Árboles de decisión binarios para aprendizaje multiclase - 分析discriminante
Análisis discriminante lineal y cuadrático regularizado - 朴素贝叶斯
模Naive Bayes con predicpredicsgaussiano，多项式ode kernel - Vecinos más próximos
Clasificación de loskVecinos más próximos - Clasificación de máquinas de apoyo矢量
Máquinas de向量de apoyo para clasificación二进制o多分类 - 合奏clasificación
Potenciación，随意风格，empaquetado，次随意风格合奏ECOC para aprendizaje multiclase - Modelo aditivo generalizado
模态可解释计算对形式函数的单变量和双变量para clasificación二进制 - 红色的神经元
红神经元对clasificación双胞y多分类 - Aprendizaje增量
调整模型clasificación a los datos de transmisión y监督su rendimiento - Aprendizaje半supervisado para clasificación
Métodos basados en gráficas y de autoaprendizaje para aprendizaje semisupervisado - interpretación
Entrene modelos de clasificación interprebles e interprete modelos de clasificación compljos - Desarrollo y evaluación de modelos
Seleccion de caracteristicas ingenieria de caracteristicas Seleccion de莫德罗optimizacion de hiperparametros validacion cruzada, evaluacion de la capacidad predictiva y de las clasificaciones功能de comparacion de la精度
包括destacados
您也可以从以下列表中选择一个网站: