Публикации по теме 'support-vector-machine'
Распознавание рукописных цифр с помощью Scikit-Learn
Распознавание рукописного текста — это проблема, которая восходит к первым автоматическим машинам, которым нужно было распознавать отдельные символы в рукописных документах. Подумайте, например, о почтовых индексах на письмах в почтовом отделении и об автоматизации, необходимой для распознавания этих пяти цифр. Безупречное распознавание этих кодов необходимо для автоматической и эффективной сортировки почты. В число других приложений, которые могут прийти на ум, входит программное..
Пристальный взгляд на SVM и K-ближайших соседей для классификации данных
Машина опорных векторов
Машина опорных векторов (SVM) — это мощный инструмент машинного обучения, используемый для классификации данных. Он находит лучшую линию или границу для разделения различных групп, что делает его полезным для таких задач, как распознавание изображений и классификация текста. SVM хорошо работают даже со сложными данными и могут работать как с прямыми, так и с криволинейными разделениями. Они широко используются в различных областях благодаря своей универсальности и..
A42: машины опорных векторов (SVM) [за кулисами!]
Гиперплоскость с максимальным запасом, кросс-энтропия и потеря шарнира, трюк с ядром, резервные переменные, норма, ядро rbf, происхождение персептрона, регуляризующий гиперпараметр
Эта статья является частью серии книг Наука о данных с нуля — Могу ли я, чтобы я смог . ( Нажмите здесь, чтобы получить копию сегодня !)
Нажмите здесь, чтобы просмотреть предыдущую статью/лекцию на тему «A41: Начальная загрузка и доверительный интервал — за кулисами!! »
💐Нажмите здесь,..
Машина опорных векторов —«Линия — это все, что вам нужно»
В этой статье объясняется, как работает алгоритм машины опорных векторов (SVM) в задачах регрессии и классификации.
Прежде всего, Машины опорных векторов — это интуитивно понятные алгоритмы для задач классификации. Я хочу сказать, что идея SVM легко объяснима, когда вам нужно различать два класса. Однако это не означает, что этот алгоритм предназначен только для классификации, наоборот, он может хорошо работать для любой регрессии, но логика немного изменится!
Давайте углубимся в..
Машина опорных векторов (SVM):
Машина опорных векторов или SVM — это один из самых популярных алгоритмов обучения с учителем, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Однако в первую очередь он используется для задач классификации в машинном обучении.
Цель алгоритма SVM — найти наилучшую линию/гиперплоскость/границу решения в n-мерном пространстве, которое четко классифицирует точки данных.
Чтобы разделить два класса точек данных, можно выбрать множество возможных гиперплоскостей...
SVM: простым для понимания методом
Машины опорных векторов (SVM) — популярные и широко используемые алгоритмы классификации в машинном обучении. В этом посте мы интуитивно поймем, как работает SVM и где его использовать.
В основном в машинном обучении формулировки задач, которые мы получаем, могут быть проанализированы/решены с использованием 4 типов алгоритмов:
Классификация Регрессия Кластеризация Уменьшение размерности
Существуют и другие, более сложные типы проблем, которые можно решить с помощью..
Машина опорных векторов в Python
Алгоритм классификации машинного обучения
Введение
Машина опорных векторов (SVM) – это популярный алгоритм машинного обучения, который используется для классификации и регрессионного анализа. Это контролируемый алгоритм обучения, который использует концепцию граничных линий или гиперплоскостей или максимального запаса, который представляет собой максимально возможное расстояние между граничной линией и ближайшими точками данных для классификации точек данных по различным..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..