Публикации по теме 'support-vector-machine'
Объяснение основных алгоритмов машинного обучения
Машинное обучение — это инструмент, который стал неотъемлемой частью анализа данных. Возможно, вы уже знаете о таких алгоритмах, как кластеризация K-средних или линейная регрессия для машинного обучения с учителем, но существует множество различных типов алгоритмов для машинного обучения. В этом посте мы поможем вам освоить их, чтобы вы могли использовать правильный для своей проблемы и увеличить свои шансы на успех.
В этом посте мы рассмотрим:
-Разница между контролируемым и..
Машина опорных векторов!
Машина опорных векторов : машины опорных векторов являются частью контролируемых методов обучения, которые можно использовать для классификации, регрессии, а также для обнаружения выбросов (если вы не знаете, что такое выбросы на самом деле, сделайте посмотрите мой предыдущий блог)
Как быть с выбросами! Но прежде всего, что такое выбросы? 🤔 medium.com
Машины опорных векторов (SVM) — популярный выбор среди машинного обучения...
SVM одного класса для обнаружения аномалий
Используйте неконтролируемую машину опорных векторов одного класса для обнаружения выбросов
Одноклассовая машина опорных векторов (SVM) — это неконтролируемая модель для обнаружения аномалий или выбросов. В отличие от обычного SVM с учителем, SVM с одним классом не имеет целевых меток для процесса обучения модели. Вместо этого он изучает границу для нормальных точек данных и идентифицирует данные за границей как аномалии.
SVM — Машины опорных векторов
Машина опорных векторов или SVM — это один из самых известных алгоритмов обучения с учителем, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии, но в основном используется для задач классификации в машинном обучении. Он находит применение в нескольких областях, таких как:
Распознавание лиц Биоинформатика (классификация рака, предсказание диабета, классификация белков и так далее) Классификация текста и гипертекста Обнаружение аномалий Для кластеризации..
Метод опорных векторов: классификация
Добро пожаловать в следующую статью. В этой части мы обсудим дополнительные детали машины опорных векторов.
Что вы думаете о двух картинках выше? Который правильный? Левый или правый? Что ж, не волнуйтесь. Ответ вы узнаете после прочтения этой статьи. Давайте начнем :)
0. Введение
Предположим, вам дано два класса меток на графике, как показано ниже (рис. 2). Можете ли вы определить разделительную линию для классов ниже?
Возможно, вы придумали что-то похожее на следующее..
Демистификация машин опорных векторов (SVM) в машинном обучении классификации: четкий обзор
Машины опорных векторов (SVM) — это мощный алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они особенно полезны в задачах классификации, целью которых является предсказание категориальной переменной. SVM работают путем поиска гиперплоскости, которая лучше всего разделяет данные на разные классы с максимально возможным запасом.
Несмотря на свою эффективность, SVM могут пугать новичков из-за своей математической сложности...
Урок 12 — Машинное обучение: машины опорных векторов (SVM) Интуиция
Представьте, что у вас есть набор данных с двумя разными классами точек данных, представленных двумя разными цветами (например, синим и красным). Ваша цель — найти способ разделить эти два класса. Один из способов сделать это — нарисовать линию (в 2D), плоскость (в 3D) или более общую гиперплоскость (в более высоких измерениях) между классами.
В SVM цель состоит в том, чтобы найти «лучшую» гиперплоскость, разделяющую классы. «Лучшая» гиперплоскость — это гиперплоскость с максимальным..
