Logo
Юнионпедия
Съобщение
Предлага се в Google Play
New! Свали Юнионпедия на вашия Android ™!
Инсталирай
По-бързо от браузъра!
 

Машинно самообучение и Откриване на аномалии

Комбинации: Разлики, Приликите, Jaccard Сходство коефициент, Препратки.

Разлика между Машинно самообучение и Откриване на аномалии

Машинно самообучение vs. Откриване на аномалии

Машинното самообучение (МС) е общ термин за „изкуствено“ генериране на знания от опит: изкуствената система се учи от примери и може да ги обобщи след завършване на етапа на обучение. Откриване на аномалии (anomaly detection, outlier detection) е понятие от анализа на данни, с който се означава резултата от идентифицирането на единични (редки) обекти, събития или наблюдения, които будят подозрения с открояването си от голямата част от данните.

Прилики между Машинно самообучение и Откриване на аномалии

Машинно самообучение и Откриване на аномалии има 1 общо нещо (в Юнионпедия): Бейсова мрежа.

Бейсова мрежа

Проста бейсова мрежа. Дъждът оказва влияние за това дали да бъде пусната пръскачката, или не. Както дъждът, така и пръскачката оказват влияние за това тревата да е мокра. Бейсова мрежа или мрежа на Бейс (Bayes(ian) network) е вероятностен графичен модел (вид статистически модел), който представя множество от случайни променливи величини и техните условни зависимости под формата на насочен ацикличен граф.

Бейсова мрежа и Машинно самообучение · Бейсова мрежа и Откриване на аномалии · Виж повече »

Списъкът по-горе отговори на следните въпроси

Сравнение между Машинно самообучение и Откриване на аномалии

Машинно самообучение има 13 връзки, докато Откриване на аномалии има 3. Тъй като те са по-чести 1, индекса Jaccard е 6.25% = 1 / (13 + 3).

Препратки

Тази статия показва връзката между Машинно самообучение и Откриване на аномалии. За да получите достъп до всяка статия, от която се извлича информацията, моля, посетете:

Хей! Ние сме на Facebook сега! »