Публикации по теме 'support-vector-machine'


Машины опорных векторов (SVM): интуитивное объяснение
Машины опорных векторов (SVM) — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для задач классификации и регрессии. Они широко используются в различных областях, включая распознавание образов, анализ изображений и обработку естественного языка. SVM работают, находя оптимальную гиперплоскость, которая разделяет точки данных на разные классы. Гиперплоскость: Гиперплоскость  – это граница решения, которая разделяет точки данных на разные классы в многомерном..
Понимание алгоритмов классификации: руководство для начинающих
Что такое Классификация? Стратегию контролируемого обучения, называемую классификацией, можно рассматривать как способ категоризировать или классифицировать определенные неизвестные элементы в отдельный набор классов. Цель классификации — установить связь между группой признаковых переменных и важной целевой переменной. В классификации целевой атрибут представляет собой переменную категории с дискретным значением. Как работает классификация? Учитывая набор точек обучающих..
Простая геометрическая интерпретация SVM с использованием выпуклой оболочки
Здесь мы рассмотрим не столь известную, но очень интересную геометрическую интерпретацию алгоритма машины опорных векторов (SVM) с использованием концепции выпуклой оболочки Цель: понять геометрическую интерпретацию алгоритма метода опорных векторов (SVM) с использованием концепции выпуклой оболочки. Мы достигнем нашей цели, ответив на следующие вопросы: Что такое SVM и для чего он предназначен? Что такое выпуклый многоугольник и выпуклая оболочка? Как использовать концепцию..
Часть 3: - Азбука машинного обучения
Все это язык В предыдущем блоге этой серии мы видели 2 алгоритма контролируемой классификации, который использует математику начальной школы для классификации набора данных по различным категориям переменных класса. В этом блоге мы увидим еще 3 алгоритма контролируемой классификации. Эти алгоритмы используют математику средней школы для классификации данного набора данных. Как я уже упоминал ранее, цель этой серии блогов — предоставить обзор (поверхностный взгляд) ML. Читатели,..
Машина опорных векторов — Математика
Этот пост является наполнителем для следующей статьи: Универсальное решение для машины опорных векторов Опорные векторы? Машина? И почему Освальд Мозли жив? medium.com Здесь мы обсудим математику, стоящую за мастер-алгоритмом SVM. Давайте тарзанку! Мы обсуждали функцию потерь SVM, и для этого нам нужна математика, которая работает внутри модели. Начну с самого начала. Отказ от ответственности. Пожалуйста, ознакомьтесь..
Анализ классификации покупательских намерений онлайн-покупателей с использованием метода SVM
Привет, встретимся снова! На этот раз я дам руководство по проведению классификационного анализа с использованием алгоритма SVM с Python. Давайте начнем! Фон Доход интернет-магазина ABC резко снизился за 1 год. Владелец хочет проанализировать намерения онлайн-покупателей, купят ли они их товары или нет, посетив веб-страницу своего интернет-магазина. Этот проект направлен на получение модели классификации покупательских намерений онлайн-покупателей, которые посещают веб-страницу..
Искусство и наука машинного обучения, часть 4: машины опорных векторов
Обзор SVM — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который использует невероятностную линейную классификацию для классификации данных. Основная идея SVM состоит в том, чтобы найти гиперплоскость, которая лучше всего разделяет точки данных на разные классы, максимизируя разницу между двумя классами. SVM особенно полезны при работе со сложными многомерными наборами данных и могут обрабатывать как линейно разделяемые, так и нелинейно разделяемые данные с помощью функций ядра...