Supervised Learning 알고리즘은 기계 학습에 기초하여 라벨 데이터에서 학습할 수 있습니다. 이러한 알고리즘을 구현하는 것은 적절한 방법을 선택하고 모델을 최적화하는 계산을 수행하는 데이터를 이해합니다. 이 가이드는 초시 학습 알고리즘을 효과적으로 구현하기 위해 단계별 프로세스를 제공합니다.

Data에 대한 이해

데이터셋을 테스트하여 기능 및 라벨을 식별합니다. 정상적인화 및 처리 누락된 값과 같은 데이터 사전 처리는 정확한 모델 교육을 보장하는 데 필수적입니다. 데이터를 훈련 및 테스트 세트로 분할하면 모델의 성능을 평가합니다.

Algorithm 선택

문제 유형에 따라 적절한 감독 학습 알고리즘을 선택하십시오. 일반적인 알고리즘은 분류 작업을 위한 연속적인 결과를 위한 선형 회귀와 논리 회귀가 포함됩니다. 각 방법 가이드의 수학 기반을 이해하십시오.

계산 수행

계산은 최고의 모델 매개 변수를 찾는 비용 기능을 최적화합니다. 예를 들어 선형 회귀에서 최소 평방 방식은 사각형 잔여의 합을 최소화합니다.

Cost 함수: J(θ) = (1/2m) Σ (hθ(xi) - yi)2

기온변화도 descent 업데이트 매개 변수 iteratively:

Parameter 업데이트: θ:= θ - α (1/m) Σ (hθ(xi) - yi) xi

모델 평가

훈련 후, 정확도, 정밀도, 리콜, 또는 평균 정사각형 오류와 같은 메트릭을 사용하여 모델을 평가합니다. 성능 향상을 위해서는 매개 변수를 조정하거나 다른 알고리즘을 선택하십시오.