Публикации по теме 'svm'
SVM - математическое понимание
Теория без математики?
В Интернете много материалов о том, что делают машины опорных векторов, но мало о математике, лежащей в основе этого. Мы знаем, что SVM работают, максимизируя ширину улицы, разделяющей положительную и отрицательную выборки, но как точно вывести формулу для этой ширины? Лично мне всегда было трудно понять истинную природу любого алгоритма без глубокого погружения в вычисления, которые им управляют. Поэтому я много исследовал в Интернете и случайно наткнулся на это..
Создайте машину опорных векторов (SVM) для набора данных по банковскому маркетингу
В этой статье описывается построение SVM, чтобы предсказать, будет ли клиент вкладывать деньги по срочному плану в банк.
Наброски
Обзор набора данных предварительная обработка набора данных SMOTE и разделение набора данных Функциональная инженерия SVM с ядром Оценка
1. Обзор набора данных
url- https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing#
Описание атрибутов
1 - возраст (числовой) 2 - работа: тип работы (категориальный: «администратор», «рабочий»,..
3 основных алгоритма классификации, которые можно реализовать всего за 5 секунд
ПУТЕШЕСТВИЕ В НАУКЕ ДАННЫХ
3 основных алгоритма классификации, которые можно реализовать всего за 5 секунд
Самый первый шаг к пониманию машинного обучения… Классификация!
Обзор
Классификация в машинном обучении — это контролируемый подход к обучению, используемый для присвоения меток точкам данных. Он используется для…
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...
Введение в машины опорных векторов (SVM).
Обзор
Предварительные условия для SVM. Объяснение машины опорных векторов (SVM), популярного алгоритма машинного обучения или классификации. Как работает SVM? Реализация SVM на Python. Узнайте о плюсах и минусах машин опорных векторов (SVM) и их различных приложений. Заключение.
Предпосылки
Логистическая регрессия. Градиентный спуск.
Что такое SVM:
«Surrort Vector Machine» (SVM) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач..
Вопросы по теме 'svm'
Что означает поддержка в машине опорных векторов?
Что означает слово «поддержка» в контексте машины опорных векторов, которая представляет собой модель обучения с учителем?
27.03.2024
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..