Bài toán phân lớp Classification có 2 dạng:
– Phân cụm ( Cluster): Học không giám sát
– Phần tử ngoại lai
Áp dụng trong dựa vào tập mẫu hoặc tập thông tin bổ trợ.
Sử dụng phân tích đánh giá ý kiến, phân loại thông tin, nhận định âm thanh hình ảnh
– Phân lớp nhờ hàm quyết định ( VD nhận dạng vân tay)
– Phân lớp khoảng cách cực tiểu
– Máy vector tựa
Tình huống
– Khi các lớp tách được tuyến tính
– Khi các lớp không tách được tuyến tính
Phương pháp hàm nhân, dùng hàm nhân để tìm hàm phân biệt
Các hàm nhân thông dụng
– Đa thức bậc p
– Hàm cơ sở bán kính
Phân lớp Bayes
Sử dụng để phân loại sản phẩm
Cây quyết định
Rừng hồi ngẫu nhiên
Thuật toán ID3, C45, CART, gradient
2. Bài toán quy hồi Regression
– Xác định giá trị dựa trên tập đã quan sát
-Mạng nơron
-mạng MLP
-Học sâu ( deep learning)
