Các thuật ngữ phổ biến liên quan đến học máy và khai thác dữ liệu

Các thuật ngữ phổ biến liên quan đến học máy và khai thác dữ liệu

• Sampling (mẫu):

  • Simple Random Sampling (Làm mẫu ngẫu nhiên đơn giản)
  • Ngoài ra, các công ty khác cũng có thể tham gia vào các cuộc khảo sát.
  • Một số người cho rằng, việc lấy mẫu trực tuyến (có thể là lấy mẫu K trực tuyến, v.v.)
  • Ratio-based Sampling (tạm dịch: Lựa chọn ngẫu nhiên theo tỷ lệ)
  • Tham khảo chấp - từ chối (acceptance-rejection sampling)
  • Nhóm nghiên cứu quan trọng (importance sampling)
  • MCMC ((MarkovChain Monte Carlo, Metropolis-Hasting & Gibbs))

• Clustering (tạm dịch: nhóm):

  • K nghĩa là,
  • K-Mediods,
  • 2 điểm K-Means,
  • FK-Means,
  • Canopy,
  • Spectral-KMeans (tạm dịch: Nhóm phân loại quang phổ)
  • GMM-EM ((Hybrid Gaussian Model - mong đợi giải pháp tối đa hóa thuật toán))
  • K-Pototypes, CLARANS (dựa trên phân loại)
  • BIRCH (được dựa trên cấp độ)
  • CURE (dựa trên cấp độ)
  • DBSCAN (dựa trên mật độ)
  • CLIQUE (dựa trên mật độ và dựa trên lưới).

• Classification & Regression:

  • LR (Linear Regression)
  • LR (Logistic Regression Logical Regression)
  • SR (Softmax Regression, có lẽ là sự hồi quy logic của lớp học)
  • GLM (Generalized Linear Model) là một mô hình tuyến tính chung.
  • RR ((Ridge Regression Phong cách quay trở lại / L2 chính thức quay trở lại tối thiểu hai lần))
  • LASSO ((Least Absolute Shrinkage and Selectionator Operator L1 là quy tắc khâu thu nhỏ nhất)
  • RF (Random Forest)
  • DT (DecisionTree) là một cây quyết định.
  • GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) là một loại cây quyết định tăng độ dốc.
  • CART (ClassificationAnd Regression Tree) là một loại cây phân loại và hồi quy.
  • KNN (K-Nearest Neighbor)
  • SVM ((Hỗ trợ VectorMachine),
  • KF ((KernelFunction) Chức năng hạt nhân PolynomialKernel Function Chức năng hạt nhân đa phương,
  • Guassian KernelFunction Các chức năng hạt nhân Gaussian/Radial BasisFunction RBF đường kính đối với các chức năng gốc,
  • String KernelFunction (hàm tự động của một hàm lõi chuỗi)
  • NB (Naive Bayes, Naïve Bayes, BN) (Bayesian Network/Bayesian Belief Network/Belief Network)
  • LDA (Linear Discriminant Analysis/FisherLinear Discriminant Analysis/Fisher Linear Discriminant Analysis) là một phương pháp phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) được sử dụng để phân tích phân biệt tuyến tính (LDA).
  • EL (Ensemble Learning tích hợp học tập Boosting, Bagging, Stacking)
  • AdaBoost (Adaptive Boosting) là một ứng dụng tăng cường thích nghi được phát triển bởi Google.
  • MEM (Maximum Entropy Model) là mô hình lớn nhất của kim tự thạch.

• Đánh giá hiệu quả:

  • Confution Matrix (bản mẫu nhầm lẫn)
  • Có một số ứng dụng khác như Precision, Recall và Recall.
  • Chất liệu này được sử dụng để tạo ra các kết quả phân tích.
  • ROC Curve (ROC curve), AUC (AUC)
  • LiftCurve, KS Curve.

• PGM (Probabilistic Graphical Models: mô hình biểu đồ xác suất):

  • BN ((Bayesian Network/Bayesian Belief Network/BeliefNetwork Mạng lưới Bayesian/Mạng lưới niềm tin Bayesian/Mạng lưới niềm tin),
  • MC (Markov Chain)
  • HMM (Hidden Markov Model) là một mô hình ẩn của Markov.
  • MEMM (Maximum Entropy Markov Model) là một mô hình mô hình lớn nhất của Markov.
  • CRF (Conditional Random Field) là một sân bay ngẫu nhiên có điều kiện.
  • MRF (Markov Random Field, sân bay ngẫu nhiên Markov)

• NN (Neural Network):

  • ANN (Mạng lưới thần kinh nhân tạo)
  • BP (Error BackPropagation) là một lỗi về sự lan truyền ngược.

• DeepLearning

  • Auto-encoder (tạm dịch: bộ mã hóa tự động)
  • SAE (Stacked Auto-encoders) là một bộ mã hóa tự động được xếp chồng lên nhau.
  • Sparse Auto-encoders là một bộ mã hóa tự động hiếm có.
  • Denoising Auto-encoders: Denoising Auto-encoders:
  • Contractive Auto-encoders (các bộ mã hóa tự động rút ngắn)
  • RBM (Restricted Boltzmann Machine) là một máy tính điện tử được sử dụng bởi một số công ty.
  • DBN (Deep Belief Network) là một mạng lưới tin tưởng sâu sắc.
  • CNN (Convolutional Neural Network) là một mạng lưới thần kinh xoắn.
  • Word2Vec (mô hình học vector từ) ⇒

• DimensionalityReduction (Giảm kích thước):

  • LDA Linear Discriminant Analysis/Fisher Linear Discriminant
  • PCA (Principal Component Analysis) là một phương pháp phân tích các thành phần chính.
  • ICA (Independent Component Analysis) - phân tích thành phần độc lập
  • SVD (Singular Value Decomposition) là một dạng phân hủy giá trị độc đáo.
  • FA (FActor Analysis) là một phương pháp phân tích nhân tố.

• Text Mining (Tài liệu khai thác):

  • VSM (Vector Space Model)
  • Word2Vec (Mô hình học vector từ)
  • TF (Term Frequency)
  • TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) là một từ ngữ được sử dụng trong các văn bản.
  • MI (MutualInformation) - Thông tin lẫn nhau
  • ECE (Expected Cross Entropy) là một phép đo tương đương với ECE (Expected Cross Entropy).
  • Những người tham gia vào cuộc họp này là những người có ý kiến khác nhau về vấn đề này.
  • IG (Information Gain) là một trang web truyền thông được đăng trên mạng xã hội.
  • IGR (Information Gain Ratio) là tỷ lệ tăng lợi nhuận thông tin.
  • Gini (tỉ lệ Gini)
  • X2 Statistic (x2 số liệu thống kê),
  • TEW (TextEvidence Weight) - quyền chứng minh văn bản
  • OR (Ratio Odds Ratio), tỷ lệ ưu thế,
  • Mô hình N-Gram,
  • LSA (Latent Semantic Analysis) là một phương pháp phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn.
  • PLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis - Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn dựa trên xác suất)
  • LDA (Latent Dirichlet Allocation, mô hình tiềm năng của Dirichlet)

• Association Mining (tạm dịch: Hiệp hội khai thác mỏ):

  • Trước tiên,
  • FP-growth (Frequency Pattern Tree Growth) là một thuật toán phát triển cây theo mô hình thường xuyên.
  • Trước hết,
  • Bánh nhọn.

• Động cơ khuyến nghị:

  • DBR (Demographic-based Recommendation) là một khuyến nghị dựa trên số liệu dân số.
  • CBR (Context-basedRecommendation) - đề xuất dựa trên nội dung
  • CF (Collaborative Filtering là bộ lọc hợp tác)
  • UCF (User-based Collaborative Filtering Recommendation) là một tổ chức chuyên về việc phân tích và phân tích các thông tin về các hoạt động của UCF.
  • ICF (Item-based Collaborative Filtering Recommendation) (Điều đề xuất lọc hợp tác dựa trên dự án).

• Similarity Measure&Distance Measure (Đường đo sự tương đồng và khoảng cách):

  • Khoảng cách Euclidean
  • Phương pháp này được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu và các nhà nghiên cứu.
  • Chebyshev Distance (tạm dịch: Khoảng cách Chebyshev)
  • Minkowski Distance (tạm dịch: Khoảng cách Minkowski)
  • Khoảng cách Euclidean chuẩn hóa (Standardized Euclidean Distance)
  • MahalanobisDistance (tạm dịch: Khoảng cách của sao Hỏa)
  • Cos (đường âm xích cosine)
  • HammingDistance/Edit Distance (tạm dịch: Khoảng cách chỉnh sửa)
  • JaccardDistance (tạm dịch: Khoảng cách của Jaccard)
  • Correlation Coefficient Distance (khoảng cách hệ số liên quan)
  • Thông tin Entropy (tiếng Anh: Information Entropy)
  • KL ((Kullback-Leibler Divergence KL phân tán / Relative Entropy tương đối ))

• Feature Selection (Định thuật chọn tính năng):

  • Mutual Information (thông tin lẫn nhau)
  • DocumentFrequence (tạm dịch: tần số tài liệu)
  • Thông tin thu được
  • Các nhà khoa học đã nghiên cứu và nghiên cứu về các yếu tố có thể ảnh hưởng đến sự sống của con người.
  • Gini (tỷ lệ Gini)

• Outlier Detection (Algorithm phát hiện điểm ngoại lệ):

  • Những người tham gia vào các cuộc biểu tình này có thể nhận được thông tin về các cuộc biểu tình trên Facebook.
  • Phương pháp này được sử dụng trong các chương trình truyền hình.
  • Density-based (dựa trên mật độ)
  • Clustering-based (Dựa trên nhóm).

• Học để xếp hạng (Dựa trên việc học):

  • Điểm: McRank;
  • Theo cặp: RankingSVM,RankNet,Frank,RankBoost;
  • Danh sách: AdaRank,SoftRank,LamdaMART.