Введение. В обширной области машинного обучения машины опорных векторов (SVM) выделяются как мощный и универсальный алгоритм. Первоначально разработанные в 1990-х годах, SVM доказали свою высокую эффективность при решении задач как классификации, так и регрессии. Благодаря надежной математической основе и способности обрабатывать сложные наборы данных SVM стали популярным выбором для многих исследователей и практиков в различных областях. В этом блоге мы углубимся во внутреннюю работу SVM,..

Simulink от MATLAB не имеет себе равных с точки зрения возможности моделирования сложных нелинейных систем. Он позволяет без излишеств разрабатывать динамические модели, как это часто бывает с робототехникой и проектированием систем управления. Simulink, однако, отстает в способности обеспечивать обширную поддержку платформ глубокого обучения и, таким образом, приводит к осложнениям при разработке интеллектуальных контроллеров для моделей Simulink. Python не имеет себе равных с точки..