Публикации по теме 'svm-algorithm'


Раскрытие возможностей классификационного машинного обучения: раскрытие идей с помощью шаблонов…
Введение. В области науки о данных алгоритмы классификационного машинного обучения служат жизненно важными инструментами для распознавания образов и прогнозного моделирования. Методы классификации позволяют нам классифицировать данные по отдельным классам или категориям, что позволяет извлекать ценную информацию и принимать обоснованные решения. В этой статье рассматриваются основы классификационного машинного обучения, его принципы, популярные алгоритмы, показатели оценки и реальные..
Основная концепция алгоритма SVM
Обзор SVM расшифровывается как «Машина опорных векторов». В этом алгоритме опорный вектор означает внешние объекты данных каждого класса данных, которые помогают спроектировать оптимальную гиперплоскость. Гиперплоскость — это инструмент, который разделяет классы в данных. По сути, алгоритм SVM представляет собой линейный классификатор, который разделяет только два класса. Но он также может классифицировать более 2 классов. Помимо линейного классификатора, этот алгоритм также может..
Демистификация машин опорных векторов (SVM): руководство для начинающих к экспертному пониманию
Новичок: Привет! В последнее время я много слышал о машинах опорных векторов, но, честно говоря, понятия не имею, что это такое. Можешь мне это объяснить? Эксперт: Да, конечно! В машинном обучении машины опорных векторов (SVM) представляют собой контролируемые модели обучения со связанными алгоритмами обучения, которые анализируют данные для классификации и регрессионного анализа. Новичок: Можете ли вы объяснить, как это на самом деле работает? Эксперт: Конечно!..
Подготовка к собеседованию по машинному обучению: Часть II: Традиционные алгоритмы машинного обучения
Этот кураторский список алгоритмов для обучения моделей машинного обучения, которые часто задают во время интервью MLE/MLS. [Это часть I из трех частей Обновление интервью ML ] SVM Представьте, что у вас есть набор данных с двумя классами, представленными точками в двумерном пространстве. Цель состоит в том, чтобы найти границу решения, которая как можно лучше разделяет два класса. Рабочий процесс SVM: 1. Представление данных: Допустим, у нас есть обучающий набор данных,..
Введение в алгоритм машинного обучения опорных векторов
Изучение основных принципов и использования машин опорных векторов ВВЕДЕНИЕ Машины опорных векторов, или сокращенно SVM, — это мощные методы машинного обучения, которые часто используются для решения задач классификации и регрессии. Цель этой статьи — дать глубокое представление о расчете SVM, его центральных стандартах и ​​способах применения в сертифицируемых обстоятельствах. После прочтения этой статьи у вас будет четкое представление о том, как работает SVM и как использовать..
Машинное обучение: машины опорных векторов (SVM)
Что такое метод опорных векторов? Машины опорных векторов (SVM) — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, который можно использовать для задач классификации или регрессии. Цель SVM состоит в том, чтобы найти гиперплоскость в многомерном пространстве, которая максимально разделяет различные классы. Эффективно в случаях: Где количество измерений (признаков) намного больше, чем количество образцов. Где классы сильно несбалансированы, поскольку они имеют..
Почему существуют алгоритмы машинного обучения, когда нейронные сети могут научиться чему угодно?
Давайте выберем для нашего обсуждения простую задачу классификации. Точки из нашего набора данных показаны на графике выше. Предположим, мы обучили приведенную ниже нейронную сеть на этом наборе данных. А также предположим, что веса в скрытом слое оптимизированы таким образом, что мы получаем следующие четыре линейных уравнения. Модель должна предсказать 1, если (x, y) находится внутри квадрата после применения определенного порога. Итак, если (x, y) находится справа от..