Публикации по теме 'svm'
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...
Машина опорных векторов в 500 словах
Машины опорных векторов (SVM) — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Цель SVM — найти гиперплоскость в многомерном пространстве, которая максимально разделяет классы. Чтобы найти эту гиперплоскость, SVM оптимизируют целевую функцию, которая зависит от опорных векторов, которые являются точками данных, ближайшими к гиперплоскости.
Одним из ключевых аспектов SVM является то, что они могут..
Поддержка векторных машин с TensorFlow
Машина опорных векторов (SVM) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для целей классификации, так и для регрессии. Он популярен в таких приложениях, как обработка естественного языка, распознавание речи и изображений и компьютерное зрение.
Алгоритм SVM замечательно эффективен в задачах бинарной классификации, хотя он также используется и для задач многоклассовой классификации. По этой причине в этом разделе мы увидим алгоритм SVM в работе над..
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..
Практический пример SVM — Распознавание рукописных цифр.
Для получения дополнительных обновлений, пожалуйста, подпишитесь на мой блог@naivedatascientist.co.in
Классической проблемой в области распознавания образов является распознавание рукописных цифр. Предположим, у вас есть изображения рукописных цифр в диапазоне от 0 до 9, написанные разными людьми в коробках определенного размера — аналогично формам заявлений в банках и университетах. Цель состоит в том, чтобы разработать модель, которая может правильно идентифицировать цифра (от 0 до..
ядра
То, что может показаться устаревшей идеей, является важным шагом к пониманию машинного обучения и математики, которая им управляет.
Карты функций:
Пусть y обозначает два класса (обозначенных красными и синими каплями), а наши данные имеют два атрибута X¹ и X².
Теперь у нас может быть случай, когда наши данные линейно разделимы, и мы можем четко провести линию, разделяющую оба класса.
Но мы также можем столкнуться с ситуациями, когда это просто невозможно.
В этом случае..
Глава 2: SVM (машина опорных векторов) - Кодирование
Насколько хорошо работает машина опорных векторов по сравнению с наивным байесовским методом? Тренироваться медленнее? Давайте рассмотрим все такие вопросы в этом упражнении по кодированию. Это вторая часть главы 2: Машина опорных векторов или классификатор опорных векторов. Если вы не читали теорию (первую часть), я бы порекомендовал вам пройти ее здесь . Настоятельно рекомендуется знать основы классификатора SVM.
Хотя вы получите достаточно четкое представление о реализации,..
