क्लासिफायर बनाम मॉडल बनाम आकलनकर्ता


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एक वर्गीकरणकर्ता, मॉडल और अनुमानक के बीच अंतर क्या है?

मैं जो बता सकता हूं उससे:

  • एक अनुमानक प्रतिगमन एल्गोरिथ्म से पाया गया एक भविष्यवक्ता है
  • एक क्लासिफायरियर एक एल्गोरिथ्म है जो एक वर्गीकरण एल्गोरिथ्म से पाया जाता है
  • एक मॉडल एक अनुमानक या एक क्लासिफायरियर दोनों हो सकता है

लेकिन ऑनलाइन देखने से यह प्रतीत होता है कि मेरे पास इन परिभाषाओं को मिलाया जा सकता है। तो, मशीन लर्निंग के संदर्भ में क्या सच है?

जवाबों:


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  • क़ीमत लगानेवाला: यह एक कठोर परिभाषा वाला शब्द नहीं है, लेकिन यह आमतौर पर डेटा में एक मौजूदा मूल्य खोजने के साथ जुड़ा हुआ है। यदि हम स्पष्ट रूप से अपनी जेब में परिवर्तन की गणना नहीं करते हैं तो हम एक अनुमान का उपयोग कर सकते हैं। उस ने कहा, मशीन लर्निंग में इसका उपयोग अक्सर पैरामीटर अनुमान या घनत्व अनुमान के साथ संयोजन में किया जाता है। दोनों मामलों में यह धारणा है कि वर्तमान में हमारे पास मौजूद डेटा एक ऐसे रूप में आता है जिसे किसी फ़ंक्शन के साथ वर्णित किया जा सकता है। पैरामीटर आकलन के साथ, हम मानते हैं कि फ़ंक्शन एक ज्ञात फ़ंक्शन है जिसमें अतिरिक्त पैरामीटर हैं जैसे दर या मतलब और हम उन मापदंडों के मूल्य का अनुमान लगा सकते हैं। घनत्व के आकलन में, हमें फ़ंक्शन के बारे में कोई धारणा नहीं हो सकती है, लेकिन हम फ़ंक्शन की परवाह किए बिना अनुमान लगाने का प्रयास करेंगे। एक बार हमारे पास एक अनुमान है कि हमारे पास हमारे निपटान में एक मॉडल हो सकता है।अधिकतम संभावना
  • क्लासिफायर : यह विशेष रूप से एक प्रकार के फ़ंक्शन (और उस फ़ंक्शन का उपयोग) को संदर्भित करता है जहां प्रतिक्रिया (या कार्यात्मक भाषा में सीमा) असतत है। इसकी तुलना में एक प्रतिसादकर्ता की निरंतर प्रतिक्रिया होगी। अतिरिक्त प्रतिक्रिया प्रकार हैं लेकिन ये दो सबसे प्रसिद्ध हैं। एक बार जब हम एक क्लासिफायरियर बना सकते हैं, तो यह हमारे लिए कक्षाओं की एक सीमित सीमा के भीतर भविष्यवाणी करने की उम्मीद करता है कि डेटा का एक वेक्टर किस वर्ग को इंगित करने की संभावना है। उदाहरण के तौर पर वॉयस रिकग्निशन सॉफ्टवेयर किसी मीटिंग को रिकॉर्ड कर सकता है और किसी भी समय रिकॉर्ड करने का प्रयास कर सकता है। इस सॉफ़्टवेयर का निर्माण हम प्रत्येक सहभागी को एक संख्या देंगे जो केवल नाममात्र है और भाषण के प्रत्येक खंड के लिए उस संख्या को वर्गीकृत करने का प्रयास है।
  • मॉडल : मॉडल वह फ़ंक्शन (या फ़ंक्शंस का सेट) है जिसे आप अपनी घटना के प्रतिनिधि के रूप में स्वीकार या अस्वीकार कर सकते हैं। यह शब्द इस विचार से उपजा है कि आप इस घटना की व्याख्या करने / भविष्यवाणी करने के लिए डोमेन ज्ञान लागू कर सकते हैं, हालांकि इसकी आवश्यकता नहीं है। एक गैर-पैरामीट्रिक मॉडल पूरी तरह से हाथ में डेटा से प्राप्त किया जा सकता है, लेकिन परिणाम को अभी भी एक मॉडल कहा जाता है। यह शब्दावली इस तथ्य पर प्रकाश डालती है कि जब एक मॉडल का निर्माण किया गया है तो वास्तविकता नहीं है, बल्कि वास्तविकता का केवल एक 'मॉडल' है। जैसा कि जॉर्ज बॉक्स ने कहा है " सभी मॉडल गलत हैं लेकिन कुछ उपयोगी हैं "। एक मॉडल होने से आप भविष्यवाणी कर सकते हैं लेकिन वह इसका उद्देश्य नहीं हो सकता है; इसका उपयोग अनुकरण या समझाने के लिए भी किया जा सकता है।
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