الگوریتم های یادگیری سوپرvised در یادگیری ماشین بنیادی هستند، اجازه می دهد مدل ها از داده های برچسب شده یاد بگیرند. پیاده سازی این الگوریتم ها شامل درک داده ها، انتخاب روش مناسب و انجام محاسبات برای بهینه سازی مدل است.این راهنما یک فرایند گام به گام برای اجرای الگوریتم های یادگیری نظارت شده به طور موثر فراهم می کند.

درک داده ها

با بررسی مجموعه داده ها برای شناسایی ویژگی ها و برچسب ها، پیش پردازش داده ها، مانند عادی سازی و مدیریت ارزش های از دست رفته، برای اطمینان از آموزش دقیق مدل ضروری است.

انتخاب الگوریتم

یک الگوریتم یادگیری نظارت مناسب را بر اساس نوع مشکل انتخاب کنید. الگوریتم های مشترک شامل رگرسیون خطی برای نتایج مداوم و بازگشت به وظایف طبقه بندی می شوند. درک پایه ریاضی هر روش هدایت اجرای.

اجرای Calculations

محاسبات شامل بهینه سازی یک تابع هزینه برای پیدا کردن بهترین پارامترهای مدل است.برای مثال، در رگرسیون خطی، روش حداقل مربع به حداقل رساندن مجموع باقیمانده های مربع است:

عملکرد Cost: J(UV] = (1/2m)

پارامترهای به روز رسانی Gradiention به طور غریزی:

]Parameter Update: {\displaystyle:= {\displaystyle (1/m} ⁇ (hDMA (xi) - yi)

مدل ارزیابی

پس از آموزش، مدل را با استفاده از معیارهایی مانند دقت، دقت، یادآوری یا به معنی پارامترهای تنظیم کننده ارزیابی کنید یا الگوریتم های مختلف را در صورت لزوم برای بهبود عملکرد انتخاب کنید.