Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
ИИ (случайный лес, понятие машинного обучения, дерево решений, задача…
ИИ
случайный лес
-
Обучает, комбинирует, предсказывает
-
-
-
-
дерево решений
-
-
-
-
Разделяет, обучает, предсказывае
задача кластеризации
-
Группирует, выделяет, анализирует
Бесконтрольная, структурирующая
-
-
логистическая регрессия
Моделирует, преобразует, предсказывает
Вероятностная, классифицирующа
-
-
-
линейная регрессия
Линейная регрессия — это статистический метод, который используется для выявления и моделирования линейных зависимостей между переменными.
Разделяет, классифицирует, предсказывает
-
-
Надежный, простой но ограниченный
-
-
-
-
Машинное обучение (МО) — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ), который изучает методы создания алгоритмов и моделей, способных автоматически обучаться выполнению задачи и улучшать свою производительность на основе опыта (данных), без необходимости их явного программирования под эту конкретную задачу.
Дерево решений — это алгоритм машинного обучения для задач классификации и регрессии, который строит модель в виде иерархической древовидной структуры (как блок-схема).
Случайный лес (Random Forest) — это ансамблевый алгоритм машинного обучения, который строит множество деревьев решений и объединяет их результаты для повышения точности и устойчивости модели.
Задача кластеризации — группировка множества объектов на подмножества (кластеры) по заданному критерию.
Логистическая регрессия или логит-модель — статистическая модель, используемая для прогнозирования вероятности возникновения некоторого события путём его сравнения с логистической кривой.