Публикации по теме 'support-vector-machine'
Reel VS Real: алгоритмы машинного обучения, часть 3
Алгоритмы машинного обучения, используемые для обнаружения поддельных новостей
Привет, народ!! В прошлых блогах мы разобрались с тремя алгоритмами машинного обучения. В этом блоге мы изучим еще один алгоритм под названием «Машина опорных векторов».
Машины опорных векторов (SVM) — это алгоритм машинного обучения, который можно использовать для задач классификации. Цель SVM — найти границу, называемую гиперплоскостью, которая как можно лучше разделяет различные классы точек данных...
Раскрытие возможностей функций ядра в машинном обучении: полное руководство по SVM и…
Опорные векторные машины
Машины опорных векторов (SVM) — это мощный и популярный алгоритм машинного обучения, используемый для задач классификации и регрессии. Он особенно эффективен для решения задач бинарной классификации, цель которых состоит в том, чтобы разделить точки данных на два класса на основе их признаков. SVM также может быть расширен для решения задач многоклассовой классификации.
Основная идея SVM состоит в том, чтобы найти оптимальную гиперплоскость, которая лучше..
Машина опорных векторов в машинном обучении
Что такое машина опорных векторов?
Машина опорных векторов (SVM) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для регрессии. Однако в основном он используется в задачах классификации. В этом алгоритме каждые данные отображаются в n-мерном пространстве (где n — количество имеющихся у вас признаков), причем значение каждого признака является значением определенной координаты. После этого мы выполняем классификацию,..
Опорные векторные машины | Функции ядра
В предыдущих уроках мы обсуждали модель опорных векторов для случая, когда наши данные линейно разделимы, в этом случае моделирование довольно просто, но, как мы видели на предыдущих уроках, это не всегда. Во многих случаях границы, разделяющие эти два класса сложны и должны быть смоделированы функциями полиномиальной степени больше единицы.
Сегодня мы увидим, как использовать модель SVM в случае, когда наши данные не являются линейно разделимыми, мы изучим функции ядра, которые позволяют..
Новые материалы
Интуитивное понимание тензоров в машинном обучении
Тензор является важной концепцией во многих научных областях, таких как математика, физика, обработка сигналов и компьютерное зрение, и это лишь некоторые из них. В математике тензор — это..
Использование машинного обучения для диагностики болезни Альцгеймера, часть 4
Маркеры семантической согласованности для ранней диагностики болезни Альцгеймера (arXiv)
Автор: Давиде Колла , Маттео Дельсанто , Марко Агосто , Бенедетто Витиелло , Даниэле Паоло Радичони..
Почему объяснимость так важна прямо сейчас?
По мере того, как системы искусственного интеллекта и инструменты на основе машинного обучения распространяются в нашей повседневной жизни, как практики, так и критики все чаще заявляют о..
Анимированный математический анализ
Использование Manim для создания математических анимированных визуализаций
Визуализация данных помогает понять скрытые закономерности в данных, которые невозможно визуализировать..
Создание простого слайдера изображений с помощью JavaScript
Узнайте, как создать базовый слайдер изображений с помощью HTML, CSS и JavaScript.
Введение
В этом уроке мы создадим удобный слайдер изображений, используя JavaScript, HTML и CSS. Ползунок..
Создание базы данных с помощью супергероя «Python»
В этом посте мы узнаем, как создать «базу данных SQLite с помощью модуля python sqlite3, создав простую функцию входа и регистрации. Готовы ли вы к этому путешествию? Если да , давайте приступим..
ИИ для чайников: руководство для начинающих по пониманию будущего технологий
Вы чувствуете, что остались позади в мире ИИ? Не волнуйтесь, вы не одиноки! Со всей этой шумихой вокруг искусственного интеллекта может быть трудно понять, с чего начать. Но не позволяйте сленгу..