Как следует из названия, классификация — это область исследований, которая позволяет вам классифицировать вещи, объекты, текст, изображения, звуки и т. д. с помощью техники контролируемого машинного обучения. Это означает, что вы прогнозируете значения на основе помеченных данных обучающих примеров, которые вы предоставили ранее.

Существует два основных типа задач классификации:

  1. Двоичная классификация — когда задача классификации имеет два возможных результата:
  • Половая классификация: мужчина/женщина
  • Фильтрация электронной почты: спам/не спам
  • Банковская транзакция: мошенническая/авторизованная

2. Многоклассовая классификация — когда задача классификации имеет более двух различных классов:

  • классификация по типу почвы
  • классификация видов культур
  • анализ тональности текста

Какие типы алгоритмов классификации наиболее часто используются в машинном обучении?

  1. Линейные классификаторы: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор
  2. Опорные векторные машины
  3. Деревья решений
  4. Усиленные деревья
  5. Случайный лес
  6. Нейронные сети
  7. Ближайший сосед

Ресурсы:

  1. Обучение с учителем: основы классификации и основные алгоритмы
  2. Алгоритмы классификации в машинном обучении…
  3. Типы алгоритмов классификации в машинном обучении

Первоначально опубликовано на https://bitesizedknowledge.blogspot.com.