You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
ML-For-Beginners/translations/ml/4-Classification/1-Introduction/assignment.md

5.4 KiB

വർഗ്ഗീകരണ രീതികൾ അന്വേഷിക്കുക

നിർദ്ദേശങ്ങൾ

Scikit-learn ഡോക്യുമെന്റേഷനിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരിക്കുന്ന നിരവധി മാർഗങ്ങൾ കണ്ടെത്താം. ഈ ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ ചെറിയൊരു തിരച്ചിൽ നടത്തുക: നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം വർഗ്ഗീകരണ രീതികൾ അന്വേഷിച്ച് ഈ പാഠ്യപദ്ധതിയിലെ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിനും, അതിൽ ചോദിക്കാവുന്ന ഒരു ചോദ്യത്തിനും, ഒരു വർഗ്ഗീകരണ സാങ്കേതിക വിദ്യയ്ക്കും പൊരുത്തപ്പെടുന്ന രീതികൾ കണ്ടെത്തുക. ഒരു സ്പ്രെഡ്‌ഷീറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ .doc ഫയലിൽ ഒരു പട്ടിക സൃഷ്ടിച്ച് ഡാറ്റാസെറ്റ് ആ വർഗ്ഗീകരണ ആൽഗോരിതവുമായി എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് വിശദീകരിക്കുക.

റൂബ്രിക്

മാനദണ്ഡം ഉദാഹരണാർത്ഥം മതിയായത് മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ടത്
5 ആൽഗോരിതങ്ങൾ ഒരു വർഗ്ഗീകരണ സാങ്കേതിക വിദ്യയോടൊപ്പം അവലോകനം ചെയ്യുന്ന ഒരു ഡോക്യുമെന്റ് സമർപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. അവലോകനം നന്നായി വിശദീകരിച്ചും വിശദവുമാണ്. 3 ആൽഗോരിതങ്ങൾ ഒരു വർഗ്ഗീകരണ സാങ്കേതിക വിദ്യയോടൊപ്പം അവലോകനം ചെയ്യുന്ന ഒരു ഡോക്യുമെന്റ് സമർപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. അവലോകനം നന്നായി വിശദീകരിച്ചും വിശദവുമാണ്. 3-ൽ കുറവായ ആൽഗോരിതങ്ങൾ ഒരു വർഗ്ഗീകരണ സാങ്കേതിക വിദ്യയോടൊപ്പം അവലോകനം ചെയ്യുന്ന ഒരു ഡോക്യുമെന്റ് സമർപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, അവലോകനം നന്നായി വിശദീകരിച്ചോ വിശദവുമായിരുന്നില്ല.

അസൂയാ:
ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖ പ്രാമാണികമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.