இயந்திர கற்றலில் குழப்ப மேட்ரிக்ஸ் ஏன் பயனுள்ளது?

நூலாசிரியர்: Laura McKinney
உருவாக்கிய தேதி: 4 ஏப்ரல் 2021
புதுப்பிப்பு தேதி: 26 ஜூன் 2024
Anonim
🐍 Python 101: Learn Python Basics for Absolute Beginners [FULL Course]
காணொளி: 🐍 Python 101: Learn Python Basics for Absolute Beginners [FULL Course]

உள்ளடக்கம்

கே:

எம்.எல் இல் குழப்ப மேட்ரிக்ஸ் ஏன் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது?


ப:

இயந்திர கற்றலில் (எம்.எல்) ஒரு குழப்ப மேட்ரிக்ஸ் ஏன் மதிப்புமிக்கது என்பதைப் பற்றி பேச பல வழிகள் உள்ளன - ஆனால் எளிமையான வழிகளில் ஒன்று குழப்ப மேட்ரிக்ஸ் ஒரு தரவு காட்சிப்படுத்தல் வளமாகும் என்பதை விளக்குவது.

ஒரு குழப்ப மேட்ரிக்ஸ் பார்வையாளர்களை ஒரு வகைப்படுத்தி அல்லது பிற வழிமுறையைப் பயன்படுத்துவதன் முடிவுகளை ஒரே பார்வையில் பார்க்க அனுமதிக்கிறது. பகுப்பாய்வு முடிவுகளைக் காண்பிக்க எளிய அட்டவணையைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், குழப்ப மேட்ரிக்ஸ் அடிப்படையில் உங்கள் வெளியீடுகளை இன்னும் செரிமானக் காட்சியாகக் கொதிக்கிறது.

முடிவுகளை ஒழுங்கமைக்க குழப்ப மேட்ரிக்ஸ் குறிப்பிட்ட சொற்களைப் பயன்படுத்துகிறது. உண்மையான நேர்மறைகள் மற்றும் உண்மையான எதிர்மறைகள் உள்ளன, அத்துடன் தவறான நேர்மறைகள் மற்றும் தவறான எதிர்மறைகள் உள்ளன. மிகவும் சிக்கலான குழப்ப மேட்ரிக்ஸ் அல்லது ஒப்பீட்டு வகைப்பாட்டை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒன்றுக்கு, இந்த மதிப்புகள் இரண்டு தனித்துவமான பொருள்களுக்கான உண்மையான மற்றும் கணிக்கப்பட்ட வகுப்புகளாகக் காட்டப்படலாம்.

சொற்பொருள் சொற்களைப் பொருட்படுத்தாமல், முடிவுகள் ஒரு சதுர (அல்லது செவ்வக) அட்டவணையில் தொகுக்கப்பட்டுள்ளன.


முடிவுகளை வகைப்படுத்துவதில் ஒரு வழிமுறை எவ்வளவு துல்லியமாக இருந்தது என்பதை ஆய்வாளர்கள் பார்ப்பதை இந்த பார்வை எளிதாக்குகிறது. (புதிய ஜெனரேட்டர்கள் ஆஸ்கி ஆர்ட்டில் வேலை செய்ய நவீன வழிமுறைகளை வைக்கவும்.)

குழப்ப மேட்ரிக்ஸின் பயன்பாடு எம்.எல் திட்டங்களின் சிக்கலான தன்மையுடனும், தகவல் வடிவமைக்கப்பட்டு பயனர்களுக்கு வழங்கப்படுவதற்கும் தொடர்புடையது. தவறான நேர்மறைகள், தவறான எதிர்மறைகள், உண்மையான நேர்மறைகள் மற்றும் உண்மையான எதிர்மறைகள் உள்ளிட்ட நேரியல் முடிவுகளின் சரத்தை கற்பனை செய்து பாருங்கள். (இயந்திர கற்றல் 101 ஐப் படியுங்கள்.)

வழிமுறை எவ்வாறு இயங்குகிறது, அது எவ்வளவு துல்லியமானது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள ஒரு பயனர் அந்த நேரியல் முடிவுகள் அனைத்தையும் ஒரு வரைபடத்தில் அட்டவணைப்படுத்த வேண்டும். குழப்ப மேட்ரிக்ஸ் மூலம், இந்த தகவல் ஒரு சக்திவாய்ந்த காட்சி மாதிரியில் வழங்கப்படுகிறது.

எடுத்துக்காட்டாக, 20 படங்களை வகைப்படுத்த இயந்திரம் கேட்கப்பட்டதாக வைத்துக்கொள்வோம், அவற்றில் ஐந்து பழங்கள் மற்றும் ஐந்து காய்கறிகள். ஒரு குழப்ப மேட்ரிக்ஸ் பின்வரும் உள்ளடக்கங்களை வைத்திருந்தால் (மேல் இடது கடிகார திசையில் இருந்து): 7, 5, 3, 5, பின்னர் ஏழு சரியாக காய்கறிகளாக அடையாளம் காணப்பட்டதாகவும், மூன்று பழங்கள் சரியாக பழங்களாக வகைப்படுத்தப்பட்டதாகவும் மேட்ரிக்ஸ் காட்டுகிறது.


மற்ற 10, பிரதிநிதித்துவப்படுத்தப்பட்டபடி, நிரல் படத்தை சரியாக அடையாளம் காணத் தவறிய முடிவுகள்.

குழப்ப மேட்ரிக்ஸ் அனைத்து வகையான எம்.எல் பகுப்பாய்வுகளிலும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். இந்த ஆதாரத்தைக் கவனிப்பதன் மூலம், பயனர்கள் பரிமாணத்தன்மை மற்றும் அதிகப்படியான பொருத்துதல் போன்ற சிக்கல்களை எவ்வாறு கையாள்வது மற்றும் ஒரு வழிமுறையை மேம்படுத்துவதற்கான பிற வழிகளைக் கண்டறியலாம்.