Дэмжих вектор машин (SVM) гэж юу вэ?
Хиймэл оюун ухаан ба машин сургалтын салбарт Support Vector Machine (SVM) нь ангиллын даалгаврын түгээмэл алгоритм юм. Ангилалд SVM ашиглах үед гол алхамуудын нэг нь өгөгдлийн цэгүүдийг өөр өөр ангилалд хамгийн сайн тусгаарладаг гипер хавтгайг олох явдал юм. Гипер хавтгайг олсны дараа шинэ өгөгдлийн цэгийн ангилал
Хамгийн ойрын хөршүүдийн K алгоритм нь сургах боломжтой машин сургалтын загвар бүтээхэд тохиромжтой юу?
Хамгийн ойрын хөршүүд (KNN) алгоритм нь машин сурахад сургах боломжтой загваруудыг бүтээхэд үнэхээр тохиромжтой. KNN нь параметрийн бус алгоритм бөгөөд ангилал болон регрессийн даалгаварт хоёуланд нь ашиглагдаж болно. Энэ нь сургалтын өгөгдөлд байгаа шинэ тохиолдлуудыг ижил төстэй байдлаар нь ангилдаг жишээнд суурилсан сургалтын нэг төрөл юм. KNN
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, K хамгийн ойрын хөршүүдийн програм
SVM сургалтын алгоритмыг хоёртын шугаман ангилагч болгон ашигладаг уу?
Support Vector Machine (SVM) сургалтын алгоритмыг хоёртын шугаман ангилагч болгон ихэвчлэн ашигладаг. SVM бол ангилал болон регрессийн даалгаварт хэрэглэгдэх хүчирхэг бөгөөд өргөн хэрэглэгддэг машин сургалтын алгоритм юм. Үүнийг хоёртын шугаман ангилагч болгон ашиглах талаар ярилцъя. SVM нь олох зорилготой хяналттай сургалтын алгоритм юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, Эхнээс нь SVM үүсгэх
Регрессийн алгоритмууд тасралтгүй өгөгдөлтэй ажиллах боломжтой юу?
Регрессийн алгоритмууд нь хамааралтай хувьсагч болон нэг буюу хэд хэдэн бие даасан хувьсагчийн хоорондын хамаарлыг загварчлах, шинжлэхэд машин сургалтын салбарт өргөн хэрэглэгддэг. Регрессийн алгоритмууд үнэхээр тасралтгүй өгөгдөлтэй ажиллах боломжтой. Үнэн хэрэгтээ регресс нь тасралтгүй хувьсагчдыг зохицуулахад тусгайлан бүтээгдсэн бөгөөд энэ нь тоон үзүүлэлтүүдэд дүн шинжилгээ хийх, таамаглах хүчирхэг хэрэгсэл болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Регресс, Регрессийн талаархи ойлголт
Шугаман регресс нь масштаблахад тохиромжтой юу?
Шугаман регресс нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа регрессийн шинжилгээнд өргөн хэрэглэгддэг арга юм. Энэ нь хамааралтай хувьсагч ба нэг буюу хэд хэдэн бие даасан хувьсагчийн хооронд шугаман хамаарлыг тогтоох зорилготой. Шугаман регресс нь янз бүрийн тал дээр давуу талтай хэдий ч энэ нь масштаблах зорилгоор тусгайлан зориулагдаагүй болно. Үнэндээ тохиромжтой байдал
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Регресс, Регрессийн талаархи ойлголт
Дамжуулах динамик зурвасын өргөн нь өгөгдлийн цэгүүдийн нягтрал дээр үндэслэн зурвасын өргөний параметрийг хэрхэн тохируулдаг вэ?
Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөн нь өгөгдлийн цэгүүдийн нягтрал дээр тулгуурлан зурвасын өргөний параметрийг тохируулан тохируулах алгоритмуудыг кластер хийхэд ашигладаг техник юм. Энэ арга нь өгөгдлийн нягтралын харилцан адилгүй байдлыг харгалзан илүү нарийвчлалтай кластер хийх боломжийг олгодог. Дундаж шилжих алгоритмд зурвасын өргөний параметр нь хэмжээг тодорхойлдог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөн, Шалгалтын тойм
Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөнийг хэрэгжүүлэхэд функцийн багцад жин оноох зорилго нь юу вэ?
Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөнийг хэрэгжүүлэхэд онцлог шинж чанаруудын жинг хуваарилах зорилго нь кластер хийх явцад янз бүрийн шинж чанаруудын харилцан адилгүй ач холбогдлыг тооцох явдал юм. Энэ утгаараа дундаж шилжих алгоритм нь тэмдэглэгээгүй өгөгдлийн үндсэн бүтцийг давтах замаар илрүүлэх зорилготой параметрийн бус кластер хийх түгээмэл арга юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөн, Шалгалтын тойм
Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөний хандлагад шинэ радиусын утгыг хэрхэн тодорхойлох вэ?
Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөний хандлагад шинэ радиусын утгыг тодорхойлох нь кластер хийх үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ арга нь тоонуудын талаар урьдчилж мэдлэг шаардахгүйгээр өгөгдлийн нягт бүс нутгийг тодорхойлох боломжийг олгодог тул кластер хийх ажлыг машин сургалтын салбарт өргөнөөр ашигладаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөн, Шалгалтын тойм
Дундаж шилжих динамик зурвасын өргөн нь радиусыг хатуу кодлохгүйгээр центроидуудыг зөв олоход хэрхэн тусалдаг вэ?
Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөний хандлага нь радиусыг хатуу кодлохгүйгээр центроидуудыг олох алгоритмуудыг кластер хийхэд ашигладаг хүчирхэг арга юм. Энэ арга нь жигд бус нягтралтай өгөгдөлтэй ажиллах эсвэл кластерууд нь янз бүрийн хэлбэр, хэмжээтэй байх үед ялангуяа ашигтай байдаг. Энэ тайлбарт бид хэрхэн яаж хийх талаар нарийвчлан судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөн, Шалгалтын тойм
Дундаж шилжих алгоритмд тогтмол радиусыг ашиглах хязгаарлалт юу вэ?
Дундаж шилжих алгоритм нь машин сурах, өгөгдөл кластер хийх чиглэлээр түгээмэл хэрэглэгддэг арга юм. Энэ нь өгөгдлийн багц дахь кластеруудын тоог урьдчилж мэдэгддэггүй кластеруудыг тодорхойлоход онцгой ач холбогдолтой юм. Дундаж шилжих алгоритмын гол параметрүүдийн нэг нь зурвасын хэмжээг тодорхойлдог зурвасын өргөн юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөн, Шалгалтын тойм