موضوع مقاله: ویژگی یادگیری ماشین | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # ویژگی یادگیری ماشین | مقدمه: در یادگیری ماشین و تشخیص الگو ، یک ویژگی یک خاصیت یا ویژگی قابل اندازه گیری فردی یک پدیده است. | ## بخش 1: ویژگی یادگیری ماشین | انتخاب ویژگی‌های آموزنده، متمایز و مستقل، عنصر حیاتی الگوریتم‌های مؤثر در تشخیص ، طبقه‌بندی و رگرسیون الگو است. ویژگی‌ها معمولاً عددی هستند، اما ویژگی‌های ساختاری مانند رشته‌ها و نمودارها در تشخیص الگوی نحوی استفاده می‌شوند. مفهوم "ویژگی" با متغیر توضیحی مورد استفاده در تکنیک های آماری مانند رگرسیون خطی مربوط است. یکی از راه‌های دستیابی به طبقه‌بندی باینری ، استفاده از یک تابع پیش‌بینی خطی (مربوط به پرسپترون ) با بردار ویژگی به عنوان ورودی است. این روش شامل محاسبه حاصل ضرب اسکالر بین بردار ویژگی و بردار وزن ها، واجد شرایط بودن مشاهداتی است که نتیجه آنها از حدی فراتر می رود. الگوریتم‌های طبقه‌بندی از بردار ویژگی شامل طبقه‌بندی نزدیکترین همسایه ، شبکه‌های عصبی و تکنیک‌های آماری مانند رویکردهای بیزی است . مثال ها در تشخیص کاراکتر ، ویژگی‌ها ممکن است شامل هیستوگرام شمارش تعداد پیکسل‌های سیاه در امتداد جهت‌های افقی و عمودی، تعداد سوراخ‌های داخلی، تشخیص ضربه و بسیاری موارد دیگر باشد. در تشخیص گفتار ، ویژگی‌های تشخیص واج می‌تواند شامل نسبت نویز، طول صداها، قدرت نسبی، مطابقت فیلتر و بسیاری موارد دیگر باشد. | ## بخش 2: ویژگی یادگیری ماشین | در الگوریتم‌های تشخیص هرزنامه ، ویژگی‌هایی ممکن است شامل وجود یا عدم وجود سرفصل‌های ایمیل مشخص، ساختار ایمیل، زبان، فراوانی عبارات خاص، صحت دستوری متن باشد. برنامه های افزودنی در تشخیص الگو و یادگیری ماشین ، بردار ویژگی یک بردار n بعدی از ویژگی‌های عددی است که بیانگر برخی از شی‌ها است. بسیاری از الگوریتم‌ها در یادگیری ماشینی به نمایش عددی اشیا نیاز دارند، زیرا چنین نمایش‌هایی پردازش و تحلیل آماری را تسهیل می‌کنند. هنگام نمایش تصاویر، مقادیر ویژگی ممکن است با پیکسل های یک تصویر مطابقت داشته باشد، در حالی که هنگام نمایش متون، ویژگی ها ممکن است فراوانی وقوع اصطلاحات متنی باشد. بردارهای ویژگی معادل بردارهای متغیرهای توضیحی مورد استفاده در روش های آماری مانند رگرسیون خطی هستند. بردارهای مشخصه اغلب با استفاده از حاصل ضرب نقطه ای با وزن ها ترکیب می شوند تا یک تابع پیش بینی خطی بسازند که برای تعیین امتیاز برای پیش بینی استفاده می شود. به منظور کاهش ابعاد فضای ویژگی، تعدادی از تکنیک های کاهش ابعاد را می توان به کار گرفت. ویژگی‌های سطح بالاتر را می‌توان از ویژگی‌های موجود دریافت کرد و به بردار ویژگی افزود. | ## بخش 3: ویژگی یادگیری ماشین | به عنوان مثال، برای مطالعه بیماری ها ویژگی "سن" مفید است و به عنوان سن = "سال مرگ" منهای "سال تولد" تعریف می شود . 3401-3406, 2009 ساخت ویژگی به کارگیری مجموعه ای از عملگرهای سازنده برای مجموعه ای از ویژگی های موجود است که منجر به ساخت ویژگی های جدید می شود. 30-37, March/April, 1998 که تعداد ویژگی‌های بردار ویژگی S را که برخی از شرایط C را برآورده می‌کنند، می‌شمارد یا، برای مثال، فاصله‌ها با سایر کلاس‌های تشخیص تعمیم‌یافته توسط برخی دستگاه‌های پذیرنده. ساخت ویژگی از دیرباز به عنوان ابزاری قدرتمند برای افزایش دقت و درک ساختار، به ویژه در مسائل با ابعاد بالا در نظر گرفته شده است. IEEE انتخاب و استخراج مجموعه اولیه ویژگی‌های خام می‌تواند زائد و بیش از حد بزرگ باشد که نمی‌توان آن را مدیریت کرد. بنابراین، یک مرحله مقدماتی در بسیاری از کاربردهای یادگیری ماشین و تشخیص الگو شامل انتخاب زیرمجموعه‌ای از ویژگی‌ها، یا ساخت مجموعه‌ای از ویژگی‌های جدید و کاهش‌یافته برای تسهیل یادگیری، و بهبود تعمیم و تفسیرپذیری است. این امر مستلزم آزمایش احتمالات متعدد و ترکیب تکنیک های خودکار با شهود و دانش متخصص حوزه است . | ## جمع‌بندی | خودکار کردن این فرآیند یادگیری ویژگی است ، که در آن یک ماشین نه تنها از ویژگی ها برای یادگیری استفاده می کند، بلکه خود ویژگی ها را یاد می گیرد.