Winnow (algorithm)
विन्नो एल्गोरिथ्म मशीन लर्निंग की एक तकनीक है जो लेबल किए गए उदाहरणों से एक रैखिक वर्गीकरण सीखने के लिए है। यह परसेप्ट्रॉन एल्गोरिदम के समान है। हालांकि, परसेप्ट्रॉन एल्गोरिथ्म एक योगात्मक वजन-अद्यतन योजना का उपयोग करता है, जबकि विन्नो एक गुणक योजना का उपयोग करता है जो इसे बहुत बेहतर प्रदर्शन करने की अनुमति देता है जब कई आयाम अप्रासंगिक होते हैं (इसलिए इसका नाम विन्नो)। यह एक सरल एल्गोरिथ्म है जो उच्च-आयामी डेटा को अच्छी तरह से मापता है। प्रशिक्षण के दौरान, विनो को सकारात्मक और नकारात्मक उदाहरणों का एक क्रम दिखाया जाता है। इनसे यह एक निर्णय हाइपरप्लेन सीखता है जिसका उपयोग नए उदाहरणों को सकारात्मक या नकारात्मक के रूप में लेबल करने के लिए किया जा सकता है। एल्गोरिदम का उपयोग ऑनलाइन लर्निंग सेटिंग में भी किया जा सकता है, जहां सीखने और वर्गीकरण चरण को स्पष्ट रूप से अलग नहीं किया गया है। एल्गोरिदम मूल एल्गोरिदम, विन्नो 1, इस प्रकार है। उदाहरण स्थान है, अर्थात, प्रत्येक उदाहरण को बूलियन-मूल्यवान विशेषताओं के एक समूह के रूप में वर्णित किया गया है। एल्गोरिथ्म गैर-नकारात्मक भार को बनाए रखता है, जो शुरू में प्रत्येक विशेषता के लिए 1, एक वजन पर सेट किए जाते हैं। जब शिक्षार्थी को एक उदाहरण दिया जाता है, तो यह रैखिक वर्गीकरणकर्ताओं के लिए विशिष्ट भविष्यवाणी नियम लागू करता हैः यदि, तो 1 की भविष्यवाणी करें अन्यथा 0 की भविष्यवाणी करें। भार के साथ, सीमा उदाहरण स्थान में एक विभाजनकारी हाइपरप्लेन को परिभाषित करती है। अच्छी सीमाएँ प्राप्त की जाती हैं यदि (नीचे देखें)। प्रत्येक उदाहरण के लिए जिसके साथ इसे प्रस्तुत किया जाता है, शिक्षार्थी निम्नलिखित अद्यतन नियम को लागू करता हैः यदि एक उदाहरण सही ढंग से वर्गीकृत किया गया है, तो कुछ भी न करें। यदि एक उदाहरण की गलत भविष्यवाणी की जाती है और सही परिणाम 0 था, तो प्रत्येक विशेषता के लिए, संबंधित वजन 0 (डिमोशन स्टेप) पर सेट किया जाता है। यदि एक उदाहरण की गलत भविष्यवाणी की गई है और सही परिणाम 1 था, तो प्रत्येक विशेषता के लिए, संबंधित वजन (पदोन्नति चरण) से गुणा किया जाता है। के लिए एक विशिष्ट मान 2 है। इस बुनियादी दृष्टिकोण में कई भिन्नताएँ हैं। विन्नो 2 समान है सिवाय इसके कि डिमोशन चरण में भार को 0 पर सेट करने के बजाय विभाजित किया जाता है। संतुलित विन्नो वजन के दो सेट रखता है, और इस प्रकार दो हाइपरप्लेन। इसके बाद इसे बहु-लेबल वर्गीकरण के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है। गलती की सीमाएँ कुछ परिस्थितियों में, यह दिखाया जा सकता है कि विन्नो द्वारा सीखी जाने वाली गलतियों की संख्या की एक ऊपरी सीमा होती है जो उन उदाहरणों की संख्या से स्वतंत्र होती है जिनके साथ इसे प्रस्तुत किया जाता है। यदि विन्नो 1 एल्गोरिथ्म उपयोग करता है और एक लक्ष्य फ़ंक्शन पर जो कि द्वारा दिया गया एक-शाब्दिक मोनोटोन विच्छेदन है, तो उदाहरणों के किसी भी अनुक्रम के लिए गलतियों की कुल संख्या से घिरा हुआ हैः संदर्भ वर्गीकरण एल्गोरिदम