Публикации по теме 'support-vector-machine'


Машины опорных векторов в машинном обучении + реализация кода
Еще один полезный инструмент для вас! Введение Машины опорных векторов (SVM), алгоритмы контролируемого обучения, используются для решения задач классификации, регрессии и обнаружения выбросов. SVM довольно популярны, поскольку они могут обрабатывать нелинейные отношения и многомерные данные. II. СВМ Интуиция Хотя алгоритм SVM способен работать с регрессией, изначально он был разработан для решения задач классификации. Основная цель алгоритма SVM — найти оптимальную..
Машины опорных векторов
Машины опорных векторов (SVM) легко используются для решения задач классификации. Их основная задача — нарисовать гиперплоскость между двумя разными категориями данных. В этом сообщении блога мы узнаем о классификаторе максимальной маржи, классификаторе опорных векторов и машинах опорных векторов. Начнем с изучения того, что такое гиперплан. На приведенном выше рисунке мы ясно видим, что 2-мерная плоскость разделяет синие и красные точки. Предположим, мы получаем новую точку и..
Конспект лекций по глубокому обучению: потери и оптимизация - часть 2
Конспект лекций FAU по глубокому обучению Убыток и оптимизация - Часть 2 Превосходят ли SVM глубокое обучение? Это конспекты лекции FAU Глубокое обучение на YouTube. Это полный текст лекции и соответствующие слайды. Надеемся, вам понравится это не меньше, чем видео. Конечно, эта стенограмма была создана с помощью методов глубокого обучения в значительной степени автоматически, и были внесены лишь незначительные изменения вручную. Если вы заметили ошибки, сообщите нам об..
Решите и внедрите метод опорных векторов (Часть 2 — Мягкая граница)
Оглавление: 1. Введение 2. Найти решение для SVM Soft margin 3. Реализовать на Python 4. Оценка 1. Введение В предыдущей части мы рассмотрели случай, когда данные полностью разделимы. Если рядом с оптимальной гиперплоскостью находятся выбросы (рис. 1.1), запас будет меньше. Поэтому предыдущий подход чувствителен к шуму. Если есть некоторые точки данных, расположенные в направлениях, противоположных истинным классам (рис. 1.2), основная задача будет неразрешимой;..
Но что такое SVM? и почему я должен это "поддерживать"?
Это вектор? Это машина? ИЛИ это что-то совершенно другое и совершенно волшебное? Ответы на эти и другие вопросы будут представлены в этом блоге, поскольку мы создаем SVM с нуля. SVM расшифровывается как Support Vector Machines, метод обучения с учителем , разработанный Владимиром Вапником и его коллегами из AT&T Bell Labs . В основном используется для классификации двух различных типов сущностей на основе Благодаря своим особенностям SVM находят широкое применение, включая..
SVM: машина опорных векторов
SVM, или машина опорных векторов, — это популярный алгоритм машинного обучения, используемый как для задач классификации , так и для регрессии . Он основан на концепции поиска оптимальной гиперплоскости, разделяющей точки данных, принадлежащие разным классам. Существует три основных типа SVM: Линейный SVM: линейный SVM использует линейную границу решения для разделения классов. Цель состоит в том, чтобы найти лучшую гиперплоскость, которая максимизирует разницу между классами при..
Машина опорных векторов в Python
Машины опорных векторов (SVM) — это контролируемые модели обучения с соответствующими алгоритмами обучения, которые анализируют данные и распознают шаблоны, используемые для классификации и регрессионного анализа. Учитывая набор обучающих примеров, каждый из которых помечен как принадлежность к одной из двух категорий, обучающий алгоритм SVM строит модель, которая относит новые примеры к той или иной категории, что делает его невероятностным бинарным линейным классификатором. Модель..