Mashinani o'rganish nima? Mashinani o'qitish usullari, turlari, vazifalari va misollar

Vektor kvantlash tarmoqlari (LVQ)

KNNning noqulayligi shundaki, u butun o'quv ma'lumotlarini saqlashi kerak. Agar KNN o'zini yaxshi ko'rsatgan bo'lsa, unda bu kamchilikka ega bo'lmagan LVQ (Lektorli vektorli kvantlash) algoritmini sinab ko'rish mantiqan.

LVQ - kod vektorlari to'plami. Ular boshida tasodifiy tanlab olinadi va ma'lum miqdordagi iteratsiyalardan so'ng butun ma'lumotlar to'plamini yaxshiroq umumlashtirish uchun moslashtirildi.

O'qitilgandan so'ng, bu vektorlar KNN da bo'lgani kabi taxmin qilish uchun ishlatilishi mumkin. Algoritm har bir kod vektori va yangi ma'lumotlar namunasi orasidagi masofani hisoblash orqali eng yaqin qo'shnini (eng mos kod vektorini) qidiradi. Keyin sinf (yoki regress holatidagi raqam) eng yaxshi mos keladigan vektor uchun bashorat sifatida qaytariladi. Agar barcha ma'lumotlar bir xil bo'lsa, masalan, 0 dan 1 gacha bo'lsa, eng yaxshi natijaga erishish mumkin.