Публикации по теме 'support-vector-machine'
Квантовое машинное обучение ядра — Введение
Машинное обучение (ML) — это машины, идентифицирующие закономерности в данных. Шаблоны могут быть классами или кластерами, в которые точки данных могут быть сгруппированы или сегментированы. ML стремится позволить машинам идентифицировать эти шаблоны напрямую и автоматически (без человеческого программирования) из данных. Машину можно обучить, используя предварительно помеченные (маркировка, скорее всего, сделана людьми) данные, а затем предоставить ее собственным устройствам для..
Квантовое машинное обучение
Квантовое машинное обучение звучит так, будто оно появилось прямо из научно-фантастического романа
Но это очень реально и меняет правила игры.
Некоторые из самых передовых алгоритмов искусственного интеллекта сегодня используют несколько типов оборудования для выполнения своих собственных подпрограмм. Эти микросхемы варьируются от общих и медленных для некоторых задач (например, ЦП) до конкретных и быстрых (например, интегральная схема для конкретного приложения или ASIC). Квантовые..
Обнаружение рака груди с помощью машинного обучения
В этой статье я покажу вам, как создать свою собственную программу машинного обучения на Python для обнаружения рака груди по данным . Рак молочной железы (РМЖ) - это распространенный вид рака у женщин во всем мире, и раннее обнаружение РМЖ может значительно улучшить прогноз и шансы на выживание за счет раннего продвижения клинического лечения пациентов. Так что здорово иметь возможность спасать жизни, просто используя данные, Python и машинное обучение!
Если вы предпочитаете не..
Машинное обучение: машины опорных векторов - часть 1: линейная SVM
В этом посте я намерен показать, что происходит за кулисами линейной SVM. Отдельный пост я посвящу рабочему примеру и нелинейным SVM.
Зачем вообще беспокоиться о машинах опорных векторов?
Что ж, это причудливое название могло бы привлечь некоторых… оно, по крайней мере, привлекло мое внимание XD XD. Он также называется классификатором с широким полем (Linear SVM), который, как следует из названия, создает широкий разрыв между различными классами, которые мы пытаемся..
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это метод прогнозирования зависимой переменной на основе значений независимой переменной. Его можно использовать в случаях, когда мы хотим предсказать некоторую непрерывную величину. Критерии выбора для использования линейной регрессии следующие:
Возможности классификации и регрессии Качество данных Вычислительная сложность Понятно и прозрачно
Различное использование линейной регрессии выглядит следующим образом:
Оценка тенденций и продаж Анализ влияния..
Все алгоритмы классификации
Определение:
В машинном обучении и статистике классификация - это проблема определения того, к какому из набора категорий относится новое наблюдение, на основе обучающего набора данных, содержащих наблюдения, принадлежность к категории которых известна.
ДАННЫЕ О КАЧЕСТВЕ ВИНА
Описание набора данных:
Набор данных относится к красному варианту португальского вина «Винью Верде», который можно рассматривать как данные классификации. Из-за конфиденциальности доступны только..
Поддержка SVM (машин опорных векторов)
Серия ML-DL101: Часть 2
Вступление :
Машины опорных векторов или SVM, как мы их называем, широко используются для задач классификации, хотя их также можно использовать для целей регрессии. Машины опорных векторов - это алгоритм классификации, основанный на полях. SVM строит плоскость n измерений, где n - количество функций. Эта плоскость четко классифицирует точки данных. Теперь может быть много способов, которыми можно классифицировать данный набор точек данных. Но SVM работают на..
