انجمن علمی هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر دانشگاه آزاد سمنان

♦️ معرفی الگوریتم‌های معروف ماشین‌لرنینگ

رگرسیون خطی: الگوریتم ساده ای است که برای وظایف رگرسیون استفاده می شود تا بهترین خط را که نشان دهنده رابطه بین ویژگی های ورودی و مقادیر خروجی است, پیدا کند.

درخت تصمیم: یک مدل درخت مانند از تصمیمات را بر اساس تقسیم داده ها به زیر مجموعه های مختلف ایجاد می کنند. این الگوریتم برای کارهای طبقه بندی و رگرسیون استفاده می‌شود.

جنگل تصادفی: یک الگوریتم مجموعه‌ای (ensemble) که چندین درخت تصمیم را برای بهبود دقت و کاهش بیش‌برازش ترکیب می کند.

ماشین‌ بردار پشتیبان (SVM): SVM که برای کارهای طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شود، هایپرپلینی را پیدا می‌کند که به بهترین نحو کلاس‌های مختلف را در فضای ویژگی جدا می‌کند.

الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (KNN) : این الگوریتم یک برچسب را به یک نقطه داده بر اساس کلاس اکثریت در میان k نزدیکترین همسایه آن در داده های آموزشی اختصاص می دهد.

بیز ساده: یک الگوریتم احتمالی مبتنی بر قضیه بیز، که برای کارهای طبقه بندی با فرض مستقل بودن ویژگی ها از یکدیگر استفاده می شود.

شبکه های عصبی: شبکه های عصبی با الهام از مغز انسان از گره ها (نورون‌ها) و لایه های به هم پیوسته تشکیل شده اند. مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های تصویری و متوالی محبوب هستند.

الگوریتم K-Means: یک الگوریتم بدون نظارت که با به حداقل رساندن مجموع فاصله های مجذور بین نقاط داده و مرکز خوشه ها، نقاط داده مشابه را در خوشه ها گروه بندی می کند.

این پست رو ChatGPT نوشته!

#AI_Generated
#Machine_Learning

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
مارا دنبال کنید
اینستاگرام | تلگرام | وبسایت
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖