यह मॉड्यूल, मशीन लर्निंग की समस्या के हिसाब से किसी टास्क को फ़्रेम करने के तरीके की जांच करता है. साथ ही, मशीन लर्निंग (एमएल) के कई तरीकों में शेयर किए गए कई बुनियादी शब्दावली शब्दों को शामिल करता है.
फ़्रेमिंग
(सुपरवाइज़्ड) मशीन लर्निंग क्या है?
ML सिस्टम सीखें
इनपुट को कैसे जोड़ें
जिससे यह काम का हो
पहले कभी नहीं देखा गया डेटा
शब्दावली: लेबल और सुविधाएं
- लेबल एक वैरिएबल है, जिसका हम अनुमान लगा रहे हैं
- आम तौर पर वैरिएबल y से दिखाया जाता है
शब्दावली: लेबल और सुविधाएं
- लेबल एक वैरिएबल है, जिसका हम अनुमान लगा रहे हैं
- आम तौर पर वैरिएबल y से दिखाया जाता है
- सुविधाएं, इनपुट के वैरिएबल हैं जो हमारे डेटा की जानकारी देते हैं
- आम तौर पर, वैरिएबल {x1, x2, ..., xn} से दिखाए जाते हैं
शब्दावली: उदाहरण और मॉडल
- उदाहरण डेटा का एक खास इंस्टेंस है, x
- लेबल किए गए उदाहरण में {features, label}: (x, y) हैं
- मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए इस्तेमाल किया जाता है
- बिना लेबल वाले उदाहरण में {features, ?}: (x, ?) मौजूद हैं
- नए डेटा का अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किया जाता है
शब्दावली: उदाहरण और मॉडल
- उदाहरण डेटा का एक खास इंस्टेंस है, x
- लेबल किए गए उदाहरण में {features, label}: (x, y) हैं
- मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए इस्तेमाल किया जाता है
- बिना लेबल वाले उदाहरण में {features, ?}: (x, ?) मौजूद हैं
- नए डेटा का अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किया जाता है
- मॉडल के उदाहरण, अनुमानित लेबल के उदाहरण हैं: y'
- अंदरूनी पैरामीटर से तय होते हैं और