Дэмжих вектор гэж юу вэ?
Дэмжлэгийн вектор нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа дэмжих вектор машинуудын (SVMs) үндсэн ойлголт юм. SVM нь ангилал болон регрессийн даалгаварт өргөн хэрэглэгддэг хяналттай сургалтын алгоритмуудын хүчирхэг анги юм. Дэмжлэгийн векторын тухай ойлголт нь SVM-үүд хэрхэн ажиллаж, байгаагийн үндэс суурь болдог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Шийдвэрийн мод гэж юу вэ?
Шийдвэрийн мод нь ангилал болон регрессийн асуудлыг шийдвэрлэхэд зориулагдсан хүчирхэг бөгөөд өргөн хэрэглэгддэг машин сургалтын алгоритм юм. Энэ нь өгөгдсөн өгөгдлийн багцын шинж чанар эсвэл шинж чанарууд дээр үндэслэн шийдвэр гаргахад ашигладаг дүрмийн багцын график дүрслэл юм. Шийдвэрийн мод нь өгөгдөлтэй байх тохиолдолд ялангуяа ашигтай байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
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
Та бэлтгэгдсэн гүнзгий суралцах загварын гүйцэтгэлийг хэрхэн үнэлэх вэ?
Сургалтанд хамрагдсан гүнзгий сургалтын загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд хэд хэдэн хэмжүүр, арга техникийг ашиглаж болно. Үнэлгээний эдгээр аргууд нь судлаачид болон дадлагажигчдад загварынхаа үр нөлөө, үнэн зөвийг үнэлэх боломжийг олгож, тэдний гүйцэтгэл, сайжруулах боломжтой газруудын талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгдөг. Энэ хариултанд бид түгээмэл хэрэглэгддэг үнэлгээний янз бүрийн аргуудыг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Оршил, Python, TensorFlow, Keras-тэй гүнзгий суралцах, Шалгалтын тойм
Дэмжлэгийн вектор машинууд (SVM) -д туслах векторууд ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Support Vector Machines (SVM) нь ангилал болон регрессийн даалгаварт өргөн хэрэглэгддэг машин сургалтын алдартай алгоритм юм. Энэ нь өгөгдлийн цэгүүдийг өөр өөр ангилалд хуваах оновчтой гиперпланг олох үзэл баримтлал дээр суурилдаг. Энэхүү оновчтой гиперплатыг тодорхойлоход SVM дахь дэмжлэгийн векторуудын үүрэг маш чухал юм. SVM-д дэмжлэг үзүүлэх
K хамгийн ойрын хөршийн алгоритмын гол бэрхшээл юу вэ, үүнийг хэрхэн шийдвэрлэх вэ?
Хамгийн ойрын хөрш (KNN) алгоритм нь хяналттай сургалтын ангилалд багтдаг түгээмэл бөгөөд өргөн хэрэглэгддэг машин сургалтын алгоритм юм. Энэ нь параметрийн бус алгоритм бөгөөд үндсэн өгөгдөл түгээлтийн талаар ямар ч таамаглал дэвшүүлдэггүй гэсэн үг юм. KNN нь үндсэндээ ангиллын даалгаварт ашиглагддаг боловч үүнийг регрессийн хувьд тохируулж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, Хамгийн ойрын хөршүүдийн алгоритмыг програмчлах, Шалгалтын тойм
Машин сургалтын хамгийн ойрын хөрш (KNN) алгоритмын зорилго юу вэ?
Хамгийн ойрын хөрш (KNN) алгоритм нь машин сургалтын салбарт өргөн хэрэглэгддэг, үндсэн алгоритм юм. Энэ нь ангилал болон регрессийн даалгаварт хоёуланд нь ашиглагдах параметрийн бус арга юм. KNN алгоритмын гол зорилго нь өгөгдсөн өгөгдлийн цэгийн ангилал эсвэл утгыг олох замаар таамаглах явдал юм
Бодит жишээн дээр хамгийн ойрын хөршийн K алгоритмаар таамаглах нарийвчлалын ердийн хүрээ хэд вэ?
Хамгийн ойрын хөрш (KNN) алгоритм нь ангилал болон регрессийн даалгаварт өргөн хэрэглэгддэг машин сургалтын техник юм. Энэ нь сургалтын өгөгдлийн багц дахь хамгийн ойрын хөршүүдтэйгээ оролтын өгөгдлийн цэгүүдийн ижил төстэй байдалд үндэслэн таамаглал гаргадаг параметрийн бус арга юм. KNN алгоритмын таамаглалын нарийвчлал нь янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаарч өөр өөр байж болно
Хамгийн сайн тохирох шугамын нарийвчлалыг тодорхойлохын тулд квадрат алдааг хэрхэн тооцдог вэ?
Квадрат алдаа нь машин сургалтын талбарт хамгийн сайн тохирох шугамын нарийвчлалыг тодорхойлоход түгээмэл хэрэглэгддэг хэмжүүр юм. Энэ нь өгөгдлийн багц дахь таамагласан утгууд болон бодит утгуудын хоорондын зөрүүг тоон байдлаар илэрхийлдэг. Квадрат алдааг тооцоолсноор бид хамгийн сайн тохирох шугам нь үндсэн утгыг хэр сайн илэрхийлж байгааг үнэлэх боломжтой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, Програмчлах R квадрат, Шалгалтын тойм
Бид "даршилсан ногоо" модулийг ашиглан Python хэл дээр бэлтгэгдсэн ангилагчийг хэрхэн даршилж болох вэ?
"Даршилсан ногоо" модулийг ашиглан Python хэл дээр бэлтгэгдсэн ангилагчийг даршилж авахын тулд бид хэд хэдэн энгийн алхмуудыг дагаж болно. Pickling нь объектыг цуваа болгож файлд хадгалах боломжийг олгодог бөгөөд дараа нь ачаалж, дараа нь ашиглах боломжтой. Энэ нь бид бэлтгэгдсэн машин сургалтын загварыг хадгалахыг хүсч байгаа үед ялангуяа ашигтай байдаг
- 1
- 2