Публикации по теме 'support-vector-machine'


Машины опорных векторов: что это такое и как их использовать?
В области науки о данных вы изучите множество различных моделей машинного обучения, которые позволят вам предсказать результат или помочь классифицировать избирателей по той или иной политической партии. При сборе и изучении данного набора данных цель состоит в том, чтобы четко определить, как данные распределяются, обнаружить любые отсутствующие значения и определить способ их обработки, убедившись, что типы данных верны (например, проверьте, соответствуют ли значения ваших данных о..
Классифицируйте как босс с машинами опорных векторов!
Краткая история Итак, представьте себе: это 1963 год, пара блестящих русских чуваков, Владимир Н. Вапник и Алексей Я. Червоненкис придумал такую ​​штуку, как машины опорных векторов (SVM). В то время никому не было дела до SVM. Перенесемся через несколько десятилетий в 1990-е, и люди, наконец, начали осознавать потенциал SVM. Оказывается, SVM были чертовски хороши в классификации вещей. Они были похожи на тихого парня в классе, который на самом деле был гением, но никто не знал об..
Все о классификации опорных векторов — выше и выше
Все о классификации опорных векторов — выше и выше Всестороннее чтение по классификации опорных векторов Машинное обучение открывает множество возможностей, когда речь идет о выявлении и решении конкретных проблем в вашей области. Попытка освоить машинное обучение может быть сложной и трудной для понимания. Большинство новичков начинают с изучения регрессии из-за ее простоты и легкости, но это не решает нашу цель! Можно сделать намного больше, чем просто регрессия, когда дело..
Введение в машины опорных векторов
Машины опорных векторов (SVM) — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, который можно использовать для задач классификации или регрессии. Идея SVM состоит в том, чтобы найти гиперплоскость в многомерном пространстве, которая максимально разделяет разные классы. Чтобы найти эту гиперплоскость, алгоритм SVM сначала начинает с поиска точек в обучающих данных, которые находятся ближе всего к гиперплоскости, которые называются опорными векторами. Затем он максимизирует..
Выявление политической предвзятости в онлайн-статьях с использованием НЛП и моделей классификации
Каждый день мы сталкиваемся с новой информацией, которая формирует наше мышление. Важно, чтобы эта информация была непредвзятой и нейтральной, чтобы читатели могли принимать рациональные решения без влияния. В этом посте рассматриваются различные алгоритмы НЛП и модели машинного обучения для выявления политической предвзятости в статьях СМИ, написанных на македонском языке. Содержание: Изучение набора данных Подготовка данных Использование Doc2Vec для кодирования текста Изучение..
Классификация изображений - INTELLIBOT
Встроенная возможность классификации изображений на основе «машины поддержки векторов (SVM)». Классификация изображений в последнее время оказалась очень полезной в ряде отраслей, от BFSI до здравоохранения, телекоммуникаций, автомобилей, розничной торговли, сельского хозяйства и т. д., где она не только классифицирует изображения и предсказывает ярлыки, но и играет важную роль. роль в автоматизации процессов от начала до конца (сквозная обработка). Классификаторы изображений..
Машинное обучение для распознавания рукописных цифр
Машинное обучение  – это область искусственного интеллекта , в которой система предназначена для автоматического обучения на основе набора входных данных. После того, как система научилась (мы говорим, что система была обучена), мы можем использовать ее для прогнозирования новых данных, невиданных ранее. Такой подход позволяет решать сложные задачи, которые сложно или невозможно решить с помощью традиционного последовательного программирования. Распознавание рукописного текста —..