Vor- und Nachteile des k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus
Mit zunehmender Größe des Datensatzes nimmt die Effizienz des k-Nearest-Neighbor-Algorithmus ab, was sich auf die Gesamtleistung des Modells auswirkt. Daher wird es hauptsächlich in einfachen Empfehlungssystemen, Mustererkennung, Data Mining und anderen Bereichen eingesetzt.
Wie andere Algorithmen hat auch der k-Nearest-Neighbor-Algorithmus Vor- und Nachteile. Entwickler müssen basierend auf dem Projekt und den Anwendungsszenarien eine Auswahl treffen.
Vorteile des k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus
1. Einfache Implementierung: Aufgrund der Einfachheit und Genauigkeit des Algorithmus ist er einer der ersten Klassifikatoren, die neue Datenwissenschaftler lernen werden.
2. Einfache Anpassung: Der Algorithmus passt sich an neue Trainingsbeispiele an und passt sich an alle neuen Daten an, da die Trainingsdaten im Speicher gespeichert sind.
3. Wenige Hyperparameter: Der k-Nearest-Neighbor-Algorithmus erfordert nur einen ak-Wert und eine Distanzmetrik, was im Vergleich zu anderen maschinellen Lernalgorithmen sehr niedrig ist.
Nachteile des k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus
Der k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus erfordert mehr Speicher und Datenspeicher als andere Algorithmen und weist daher eine schlechte Skalierbarkeit auf.
Dieser Algorithmus ist aus Kostensicht sehr teuer, da er mehr Speicher und Speicherplatz benötigt, die Geschäftskosten erhöht und die Berechnungszeit möglicherweise länger ist.
2. Es gibt einen Fluch der Dimensionalität: Der k-Nearest-Neighbor-Algorithmus leidet oft unter einem Fluch der Dimensionalität, was bedeutet, dass er bei der Eingabe hochdimensionaler Daten eine schlechte Leistung erbringt. Der
k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus ist aufgrund des Fluchs der Dimensionalität anfällig für Überanpassung. Techniken zur Merkmalsauswahl und Dimensionsreduzierung können eine Überanpassung lindern, der k-Wert beeinflusst jedoch das Modellverhalten.
Niedrigere k-Werte passen möglicherweise zu stark zu den Daten, während höhere k-Werte dazu neigen, die Vorhersagen zu glätten oder sogar zu wenig anzupassen.
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Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens
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In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
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Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier
Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
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In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
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Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
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