Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Wszystkie 9 algorytmów i opis klasyfikacji, Rozdział 2. Przedstawienie…
Wszystkie 9 algorytmów i opis klasyfikacji
Rozdział 2. Przedstawienie algorytmów.
Wyjaśnic w jakich 4 grupach znajdują sie te poszczególne algorytmy.
Klasyfikacja
lista algorytmów
algorytm sieci neuronowych
algorytm drzewa decyzyjnego
regresja lioniowa
Klasyfikator bayesowski
jak reprezentowany jest zbiór danych?
zbiór danych wejsciowych w procesie klasyfikacji to zbiór D.
posiadaja liste atrybutów warunkowych oraz atrybut decyzyjny
Przykładem są ubezpieczalnie, np. samochodu i klasyfikacja klientów wzgledem ich wieku, poprzednio spowodowanym wypadkiem, adresem zamieszkania...
rozpoznawanie trendów na rynkach finansowych
W informatyce w oprogramowaniu antyspamowym na postawie nagłówka, adresu nadawcy i zawartości
W bankowości w podobny sposób działa wyznaczanie ryzyka kredytobiorców
najpierw na podstawie dotychczas ubezpieczonych klientów, budujemy model, na podstawie którego mozemy klasyfikować nowych klientów i wyliczac ich składki ubezpieczeniowe
"celem jest znaleziene ogolnego modelu klasyfikacyjnego zbioru predefiniowanych klas obiektów na podstawie danych ze zbioru historycznego."
nastepnie wykorzystanie powstałego modelu do predykcji klasy nowego obiektu, dla którego klasa nie jest znzna
Najstarsza ale też najczęściej stosowana metoda eksploracji danych.
2.Odkrywanie asocjacji
Grupowanie
Odkrywanie sekwencji i wzorców
Algorytm odkrywania reguł asocjacyjcnyh.
Algorytm drzew decyzyjnych
Naiwny klasyfikator bayesa.
Algorytm klastrowania.
Algorytm sieci neuronowe
Algorytm szeregów czasowych.
Algorytm klastrowania sekwencyj.
Algorytm reguł asocjacyjnych.
Algorytm regresji logistyczne
Regresja liniowa
Wybór funkcji jest używany przez wszystkie algorytmy eksploracji danych usług Analysis Services, aby poprawić wydajność i jakość analizy. Wybór funkcji jest ważny, aby zapobiec używaniu czasu procesora przez nieistotne atrybuty. Jeśli podczas projektowania modelu eksploracji danych używasz zbyt wielu atrybutów wejściowych lub przewidywalnych, przetworzenie modelu może zająć bardzo dużo czasu, a nawet zabraknie mu pamięci. [dokumentacja 2008] ale w wersji tlumaczenia