SVM дээрх функцийн багцын ангилал нь шийдвэрийн функцийн тэмдгээс хэрхэн хамаардаг вэ (текст{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Дэмжлэгийн вектор машинууд (SVMs) нь ангилал болон регрессийн даалгавруудад ашиглагддаг хяналттай сургалтын хүчирхэг алгоритм юм. SVM-ийн үндсэн зорилго нь өндөр хэмжээст орон зайд өөр өөр ангиудын өгөгдлийн цэгүүдийг хамгийн сайн тусгаарлах оновчтой гипер хавтгайг олох явдал юм. SVM дээрх онцлог шинж чанаруудын ангилал нь шийдвэртэй гүнзгий холбоотой байдаг
Өгөгдлийн цэг бүрийн ангиллыг тооцоолох "урьдчилан таамаглах" аргад ямар томъёог ашигладаг вэ?
Дэмжлэгийн вектор машинуудын (SVMs) контекст дэх "урьдчилан таамаглах" аргыг өгөгдлийн цэг бүрийн ангиллыг тодорхойлоход ашигладаг. Энэ аргад ашигласан томъёог ойлгохын тулд эхлээд SVM-ийн үндсэн зарчмууд болон тэдгээрийн шийдвэрийн хил хязгаарыг ойлгох хэрэгтэй. SVM нь хяналттай сургалтын алгоритмуудын хүчирхэг анги юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, Эхнээс нь SVM үүсгэх, Шалгалтын тойм
SVM нь шийдвэрийн хилтэй харьцуулахад шинэ цэгийн байрлалыг хэрхэн тодорхойлох вэ?
Дэмжлэгийн вектор машинууд (SVM) нь ангилал болон регрессийн даалгаварт ашиглагддаг алдартай машин сургалтын алгоритм юм. SVM нь өндөр хэмжээст өгөгдөлтэй ажиллахад онцгой үр дүнтэй бөгөөд шугаман болон шугаман бус шийдвэрийн хил хязгаарыг зохицуулж чаддаг. Энэ хариултанд бид SVM нь шийдвэрийн хилтэй харьцуулахад шинэ цэгийн байрлалыг хэрхэн тодорхойлоход анхаарлаа хандуулах болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, Векторын батламжийг дэмжих, Шалгалтын тойм
SVM сургалтанд хамрагдсаны дараа шинэ оноог хэрхэн ангилдаг вэ?
Дэмжлэгийн вектор машинууд (SVMs) нь ангилал болон регрессийн даалгаварт ашиглаж болохуйц хяналттай сургалтын загварууд юм. Ангилалын хүрээнд SVM нь өөр өөр ангиллын өгөгдлийн цэгүүдийг тусгаарлах гипер хавтгайг олохыг зорьдог. Сургалтанд хамрагдсаны дараа SVM-ийг гипер хавтгайн аль талд унахыг тодорхойлох замаар шинэ цэгүүдийг ангилахад ашиглаж болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, Векторын батламжийг дэмжих, Шалгалтын тойм