Публикации по теме 'support-vector-machine'


Машины опорных векторов (SVM) — День 31
50-дневный план обучения для начинающих специалистов по данным | Автор Круио Добро пожаловать в 31-й день вашего путешествия по изучению науки о данных! За последние недели мы исследовали различные темы: от статистики и Python до линейной регрессии, логистической регрессии, K-ближайших соседей и деревьев решений. Сегодня мы углубимся в еще один мощный алгоритм машинного обучения: машины опорных векторов (SVM). SVM широко используется для задач классификации, регрессии и..
Машина опорных векторов (SVM) в Python
Введение Машина опорных векторов (SVM) — это контролируемая модель, используемая в задаче двоичной классификации. В частности, SVM проецирует данные в более высокое измерение , находит оптимальную гиперплоскость , которая может максимизировать мягкую границу, и использует эту гиперплоскость в качестве порога для классифицировать новые точки данных. Я знаю, что это много. В этой статье мы не будем слишком углубляться в математические формулы. Вместо этого мы сосредоточимся на..
Опорные векторные машины
ОПОРНЫЕ ВЕКТОРНЫЕ МАШИНЫ импорт SupportVectorMachines как SVM **улыбается** SVM — это алгоритмы, обычно используемые для моделей машинного обучения с учителем, и они чаще всего используются для задач классификации. Машина опорных векторов — это селективный классификатор, формально определяемый делением гиперплоскости. SVM работает, разделяя данные на разные классы с помощью гиперплоскости. Эта гиперплоскость поддерживается за счет использования опорных векторов. Опорные векторы..
Краткое введение в классические и квантовые алгоритмы машинного обучения с использованием SVM (опорный вектор…
Инициатива Womanium Global Quantum Project 2023 Термин « машинное обучение » приобрел большую популярность, заполняя наши ежедневные ленты в социальных сетях, таких как YouTube, LinkedIn и Instagram. От прогнозирования результатов здравоохранения и освоения распознавания изображений и речи до создания беспилотных транспортных средств и революции в финансовых услугах — все эти достижения находятся под твердым контролем машинного обучения. Несмотря на то, что многие проблемы были решены с..
Удовольствие от трюка
Практическое исследование «уловки с ядром» В моем сообщении в блоге о расширении функций мы обсуждали, как вы можете манипулировать существующими функциями и создавать новые, а в процессе брать данные, которые нельзя разделить линейно, и преобразовывать их в многомерные формы, которые могут быть. Я показал простой пример, когда двумерный набор данных с одним новым измерением (сумма квадратов обоих значений) дал желаемый результат. Достаточно легко. Но реальная жизнь никогда не будет..
Машины опорных векторов
Вы, наверное, уже слышали о термине «машинное обучение». Если вы этого не сделали, Машинное обучение (ML) касается изучения компьютерных алгоритмов, которые учатся выполнять задачи с опытом, а не явного программирования. Развитие вычислительной мощности за последнее десятилетие привело к возрождению этой области, и кажется, что теперь она станет одной из самых революционных технологий этого десятилетия. Большая часть ажиотажа вокруг ML сегодня вращается вокруг так называемых «нейронных..
Классификация и регуляризация с использованием линейных моделей в машинном обучении.
В этом блоге мы поговорим о том, как применять линейные модели для решения задач классификации в машинном обучении. В первую очередь мы поговорим о бинарной классификации, а потом перейдем к мультиклассовой классификации. Математическая формула для бинарной классификации для прогнозирования приведена ниже - ŷ = x[0] * z[0] + x[1] * z[1] + … + x[p] * z[p] + b > 0 Формула очень похожа на формулу, используемую в линейной регрессии, но здесь просто возвращается взвешенная сумма..