| یادگیری ماشین وداده‌کاوی |
| --- |
|  |
| موضوع‌ها
* طبقه‌بندی آماری
* خوشه‌بندی
* تحلیل رگرسیون
* روش تشخیص ناهنجاری
* یادگیری قانون وابستگی
* یادگیری تقویتی
* پیش بینی ساختاریافته
* مهندسی ویژگی
* یادگیری ویژگی
* یادگیری ماشین برخط
* یادگیری نیمه‌نظارتی
* یادگیری بی‌نظارت
* Learning to rank
* Grammar induction

 |
| یادگیری با نظارت(**طبقه‌بندی آماری** •  **تحلیل رگرسیون**)
* یادگیری درخت تصمیم
* Ensembles (Bagging, بوستینگ، جنگل تصادفی)
* *k*-NN
* رگرسیون خطی
* دسته‌بندی کننده بیز ساده
* شبکه‌های عصبی مصنوعی
* رگرسیون لجستیک
* پرسپترون
* Relevance vector machine (RVM)
* ماشین بردار پشتیبانی

 |
| خوشه‌بندی
* کاهش و خوشه‌بندی ترازمند و بازکردی با بهره‌گیری از رده‌بندی
* خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
* خوشه‌بندی کی-میانگین
* الگوریتم امید ریاضی–بیشینه کردن
* DBSCAN
* OPTICS
* انتقال میانگین

 |
| کاهش ابعاد
* تحلیل عاملی
* CCA
* تحلیل مؤلفه‌های مستقل
* آنالیز افتراقی خطی
* فاکتورگیری نامنفی ماتریس
* تحلیل مؤلفه‌های اصلی
* t-SNE

 |
| پیش‌بینی ساختاریافته
* مدل‌های گرافیکی (شبکه‌های بیزی، میدان تصادفی شرطی، مدل پنهان مارکف)

 |
| روش تشخیص ناهنجاری
* الگوریتم کی-نزدیکترین همسایه
* فاکتور پرتی محلی

 |
| شبکه عصبی مصنوعی
* خودرمزگذار
* یادگیری عمیق
* پرسپترون چندلایه
* RNN
* ماشین بولتزمن محدود شده
* ترانسفورمر بینایی
* SOM
* شبکه عصبی پیچشی

 |
| یادگیری تقویتی
* کیو-یادگیری
* SARSA
* یادگیری تفاوت زمانی

 |
| نظریه
* Bias-variance dilemma
* نظریه یادگیری محاسباتی
* Empirical risk minimization
* Occam learning
* یادگیری احتمالا تقریبا صحیح
* Statistical learning
* VC theory

 |
| حوزه‌های یادگیری ماشین
* NIPS
* ICML
* ML
* JMLR
* ArXiv:cs.LG

 |
| * ن
* ب
* و
 |

 **ماشین یادگیری افراطی** یا **ماشین یادگیری حداکثر** (به انگلیسی: Extreme learning machine) یک شبکه عصبی پیشخور است که برای طبقه‌بندی آماری ، تحلیل رگرسیون ، خوشه‌بندی، اسپارس تقریبی ، مقایسه و آموزش ویژگی های یک تک لایه یا چند لایه در گره مخفی می باشد به صورتی که نیازی به پارامترهای گره های پنهان نباشد.این گره های پنهان می توانند به صورت تصادفی تخصیص داده شوند و هرگز بروزرسانی وزن ها برایش صورت نگیرد. در اغلب موارد، وزن خروجی گره های پنهان معمولاً در یک مرحله گنجانده می شود که اساساً به یادگیری یک مدل به صورت خطی می پردازد. نام "ماشین یادگیری افراطی" توسط مخترع اصلی این مدل گوانگ بن هوانگ داده شد.

دامنه حقیقی
-----------

تابع سیگموئید: {\displaystyle G(\mathbf {a} ,b,\mathbf {x} )={\frac {1}{1+\exp(-(\mathbf {a} \cdot \mathbf {x} +b))}}}

تابع فوریه: {\displaystyle G(\mathbf {a} ,b,\mathbf {x} )=\sin(\mathbf {a} \cdot \mathbf {x} +b)}

تابع محدودیت: {\displaystyle G(\mathbf {a} ,b,\mathbf {x} )={\begin{cases}1,&{\text{if }}{\bf {a}}\cdot {\bf {x}}-b\geq 0\\0,&{\text{otherwise}}\end{cases}}}

تابع گوسین: {\displaystyle G(\mathbf {a} ,b,\mathbf {x} )=\exp(-b\|\mathbf {x} -\mathbf {a} \|^{2})}

تابع چند قطعه ای: {\displaystyle G(\mathbf {a} ,b,\mathbf {x} )=(\|\mathbf {x} -\mathbf {a} \|^{2}+b^{2})^{1/2}}

موجک: {\displaystyle G(\mathbf {a} ,b,\mathbf {x} )=\|a\|^{-1/2}\Psi \left({\frac {\mathbf {x} -\mathbf {a} }{b}}\right)} به صورتی که {\displaystyle \Psi }موجک اصلی می باشد.

دامنه مختلط
-----------

توابع مثلثاتی:

{\displaystyle \tan(z)={\frac {e^{iz}-e^{-iz}}{i(e^{iz}+e^{-iz})}}}

{\displaystyle \sin(z)={\frac {e^{iz}-e^{-iz}}{2i}}}

توابع معکوس مثلثاتی:

{\displaystyle \arctan(z)=\int \_{0}^{z}{\frac {dt}{1+t^{2}}}}

{\displaystyle \arccos(z)=\int \_{0}^{z}{\frac {dt}{(1-t^{2})^{1/2}}}}

توابع هذلولوی:

{\displaystyle \tanh(z)={\frac {e^{z}-e^{-z}}{e^{z}+e^{-z}}}}

{\displaystyle \sinh(z)={\frac {e^{z}-e^{-z}}{2}}}

توابع معکوس هذلولوی:

{\displaystyle {\text{arctanh}}(z)=\int \_{0}^{z}{\frac {dt}{1-t^{2}}}}

{\displaystyle {\text{arcsinh}}(z)=\int \_{0}^{z}{\frac {dt}{(1+t^{2})^{1/2}}}}

منبع باز
--------

* کتابخانه متلب
* کتابخانه پایتون

جستارهای وابسته
---------------

* رایانش مخزنی
* ماتریس تصادفی

منابع
-----

1. ↑  Akusok, Anton; Bjork, Kaj-Mikael; Miche, Yoan; Lendasse, Amaury (2015). "High-Performance Extreme Learning Machines: A Complete Toolbox for Big Data Applications". *IEEE Open Access*. **3**: 1011–1025. doi:10.1109/access.2015.2450498.

مشارکت‌کنندگان ویکی‌پدیا. «Extreme\_learning\_machine». در *دانشنامهٔ ویکی‌پدیای انگلیسی*، بازبینی‌شده در ۱۵ آوریل ۲۰۱۹.