Публикации по теме 'support-vector-machine'


Классификация опорных векторов
Машина опорных векторов — это простой алгоритм, который должен быть у каждого специалиста по машинному обучению. Многие предпочитают метод опорных векторов, поскольку он обеспечивает значительную точность при меньшей вычислительной мощности. Машина опорных векторов (SVM) может использоваться как для задач регрессии, так и для задач классификации. Но он широко используется в целях классификации. Опорные векторные машины Машины опорных векторов (SVM) — это контролируемые алгоритмы..
Что такое обучение с учителем и без учителя в машинном обучении?
Невозможно отрицать, насколько огромны возможности, которые машинное обучение принесло миру с момента своего появления. Будучи ориентированным на приложение набором концепций, конечная цель приложения ML определяет средства и алгоритмы, которые будут использоваться - или область, если не сказать больше. Один из аспектов машинного обучения беспокоит большинство новичков до такой степени, что он включается во вводную часть практически любого курса машинного обучения. В этом разница..
Машины опорных векторов
Абель Теклеарегай Машина опорных векторов (SVM) - это управляемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для классификации, так и для целей регрессии. SVM чаще используются в задачах классификации, и поэтому мы сосредоточимся на этом в этом посте. SVM основаны на идее поиска гиперплоскости, которая наилучшим образом разделяет набор данных на два класса, как показано на изображении ниже. Ключевые слова Что такое опорные векторы? Опорные векторы - это точки..
Наука о данных (Python) :: Kernel SVM (Машина опорных векторов ядра)
Цель этого поста - дать быстрое освежение (таким образом, предполагается, что вы уже знакомы с материалом) концепции «Kernel SVN (Kernel Support Vector Machine)» (с использованием Python). Вы также можете рассматривать это как FAQ. Чем лучше SVM ядра чем SVM? SVM помогает там, где может быть линейное разделение между классификациями. Однако мы можем встретить наборы данных, в которых разделение лайнеров невозможно. Это то место, где поможет Kernel SVM...
Общие сведения о машинах опорных векторов
часть 1 последовательности, краткие статьи, содержащие всестороннее введение; никаких предварительных знаний не предполагается Обзор Это часть 1 из 5 коротких статей, которые предоставляют всестороннее введение в машины опорных векторов (SVM). Цель этой серии - помочь вам досконально разобраться в SVM и научиться уверенно использовать ее в своих собственных проектах. Последовательность предполагает отсутствие предварительных знаний о машинном обучении (ML), а знакомство с..
Введение в машину опорных векторов
Понимание концепции SVM Введение Спасибо, что прочитали эту статью, в этой статье мы рассмотрим очень мощный и популярный алгоритм машинного обучения Support Vector Machine . Здесь мы попытаемся понять основную концепцию, на которой основана SVM, используя очень простой пример из наших реальных сценариев, чтобы лучше понять это. Мы также попытаемся понять несколько основных концепций линейной алгебры, потому что это поможет понять математику, лежащую в основе SVM, которую мы..
Использование AI / ML для прогнозирования динамики цен акций
Этот проект по науке о данных направлен на построение модели AI / ML для прогнозирования динамики цен акций за 52 недели на основе финансовых данных, экстраполированных из списка компаний S&P 500. Данные исследуются, визуализируются и обрабатываются. Затем реализуется и уточняется регрессия опорных векторов (SVR). Наконец, результаты приводятся вместе с заключением. Трудно точно предсказать динамику цены акции за 52 недели. Финансовые эксперты используют определенные критерии для..