تحت وب

[m.mirahmadi]

انواع یادگیری ماشین در زبان R چیست؟

[o.karvandi]

انواع یادگیری ماشین در زبان R چیست؟

در زبان R، یادگیری ماشین به سه دسته‌ی اصلی تقسیم می‌شود:
- یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): شامل رگرسیون(Linear Regression) برای پیش‌بینی مقادیر عددی و طبقه‌بندی (Classification) برای دسته‌بندی داده‌ها (مانند الگوریتم‌های جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی مصنوعی).
- یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): شامل خوشه‌بندی(Clustering) برای گروه‌بندی داده‌ها (مانند K-means و سلسله‌مراتبی) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای ساده‌سازی داده‌ها (مانند PCA).
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): به کارگیری الگوریتم‌هایی که از طریق تعامل با محیط یاد می‌گیرند (مانند Q-Learning).
R دارای کتابخانه‌های قدرتمندی مثل `caret`, `randomForest` و `tensorflow` است که این مدل‌ها را پیاده‌سازی می‌کنند. ?

[V.Alizadeh]

انواع یادگیری ماشین در زبان R چیست؟

با سلام
وحید علیزاده
در زبان R، یادگیری ماشین به سه دسته‌ی اصلی تقسیم می‌شود:
- یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): شامل رگرسیون(Linear Regression) برای پیش‌بینی مقادیر عددی و طبقه‌بندی (Classification) برای دسته‌بندی داده‌ها (مانند الگوریتم‌های جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی مصنوعی).
- یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): شامل خوشه‌بندی(Clustering) برای گروه‌بندی داده‌ها (مانند K-means و سلسله‌مراتبی) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای ساده‌سازی داده‌ها (مانند PCA).
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): به کارگیری الگوریتم‌هایی که از طریق تعامل با محیط یاد می‌گیرند (مانند Q-Learning).
R دارای کتابخانه‌های قدرتمندی مثل `caret`, `randomForest` و `tensorflow` است که این مدل‌ها را پیاده‌سازی می‌کنند
با تشکر

[davood.kogir chegini]

انواع یادگیری ماشین در زبان R چیست؟

در زبان R، یادگیری ماشین به سه دسته‌ی اصلی تقسیم می‌شود:
- یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): شامل رگرسیون(Linear Regression) برای پیش‌بینی مقادیر عددی و طبقه‌بندی (Classification) برای دسته‌بندی داده‌ها (مانند الگوریتم‌های جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی مصنوعی).
- یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): شامل خوشه‌بندی(Clustering) برای گروه‌بندی داده‌ها (مانند K-means و سلسله‌مراتبی) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای ساده‌سازی داده‌ها (مانند PCA).
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): به کارگیری الگوریتم‌هایی که از طریق تعامل با محیط یاد می‌گیرند (مانند Q-Learning).
R دارای کتابخانه‌های قدرتمندی مثل `caret`, `randomForest` و `tensorflow` است که این مدل‌ها را پیاده‌سازی می‌کنند.

---

انواع یادگیری ماشین در زبان R چیست؟

در زبان R، یادگیری ماشین به سه دسته‌ی اصلی تقسیم می‌شود:
- یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): شامل رگرسیون(Linear Regression) برای پیش‌بینی مقادیر عددی و طبقه‌بندی (Classification) برای دسته‌بندی داده‌ها (مانند الگوریتم‌های جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی مصنوعی).
- یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): شامل خوشه‌بندی(Clustering) برای گروه‌بندی داده‌ها (مانند K-means و سلسله‌مراتبی) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای ساده‌سازی داده‌ها (مانند PCA).
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): به کارگیری الگوریتم‌هایی که از طریق تعامل با محیط یاد می‌گیرند (مانند Q-Learning).
R دارای کتابخانه‌های قدرتمندی مثل `caret`, `randomForest` و `tensorflow` است که این مدل‌ها را پیاده‌سازی می‌کنند.

[davarzani]

انواع یادگیری ماشین در زبان R چیست؟

حمیدرضا داورزنی 



- یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): شامل رگرسیون(Linear Regression) برای پیش‌بینی مقادیر عددی و طبقه‌بندی (Classification) برای دسته‌بندی داده‌ها (مانند الگوریتم‌های جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی مصنوعی).
- یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): شامل خوشه‌بندی(Clustering) برای گروه‌بندی داده‌ها (مانند K-means و سلسله‌مراتبی) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای ساده‌سازی داده‌ها (مانند PCA).
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): به کارگیری الگوریتم‌هایی که از طریق تعامل با محیط یاد می‌گیرند (مانند Q-Learning).
R دارای کتابخانه‌های قدرتمندی مثل `caret`, `randomForest` و `tensorflow` است که این مدل‌ها را پیاده‌سازی می‌کنند.

[morteza azizi]

در زبان R، یادگیری ماشین به سه دسته‌ی اصلی تقسیم می‌شود:
- یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): شامل رگرسیون(Linear Regression) برای پیش‌بینی مقادیر عددی و طبقه‌بندی (Classification) برای دسته‌بندی داده‌ها (مانند الگوریتم‌های جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی مصنوعی).
- یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): شامل خوشه‌بندی(Clustering) برای گروه‌بندی داده‌ها (مانند K-means و سلسله‌مراتبی) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای ساده‌سازی داده‌ها (مانند PCA).
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): به کارگیری الگوریتم‌هایی که از طریق تعامل با محیط یاد می‌گیرند (مانند Q-Learning).
R دارای کتابخانه‌های قدرتمندی مثل `caret`, `randomForest` و `tensorflow` است که این مدل‌ها را پیاده‌سازی می‌کنند. ?