시제품 방법

Prototype methods
프로토타입을 만드는 것과 혼동해서는 안 된다.

프로토타입 방법은 데이터 [1]프로토타입을 사용하는 기계 학습 방법입니다.데이터 프로토타입은 클래스의 [2]다른 값(예: K-평균 군집화 문제의 중심)을 반영하는 데이터 값입니다.

방법들

다음은 몇 가지 프로토타입[3] 방법입니다.

관련 방법

K-근접 이웃은 시제품을 사용하지 않지만 K-평균 [4]군집 분석과 같은 시제품 방법과 유사합니다.

레퍼런스

  1. ^ Hastie, Trevor. The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction. Tibshirani, Robert,, Friedman, J. H. (Jerome H.) (Second ed.). New York. p. 459. ISBN 9780387848570. OCLC 300478243.
  2. ^ Molnar, Christoph. 6.3 Prototypes and Criticisms Interpretable Machine Learning.
  3. ^ Hastie, Trevor. The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction. Tibshirani, Robert,, Friedman, J. H. (Jerome H.) (Second ed.). New York. pp. 459–463. ISBN 9780387848570. OCLC 300478243.
  4. ^ Hastie, Trevor. The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction. Tibshirani, Robert,, Friedman, J. H. (Jerome H.) (Second ed.). New York. p. 465. ISBN 9780387848570. OCLC 300478243.