Çawa dikarin pirtûkxaneyên wekî scikit-learn bikar bînin da ku dabeşkirina SVM-ê li Python bicîh bikin, û fonksiyonên sereke yên têkildar çi ne?
Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) çînek hêzdar û berbelav a algorîtmayên fêrbûna makîneya çavdêrîkirî ne ku bi taybetî ji bo karên dabeşkirinê bi bandor in. Pirtûkxaneyên wekî scikit-learn li Python pêkanînên xurt ên SVM peyda dikin, ku wê ji bo bijîjk û lêkolîneran re bigihînin hev. Ev bersiv dê ronî bike ka fêrbûna scikit çawa dikare were bikar anîn da ku dabeşkirina SVM-ê bicîh bîne, bi hûrgulî kilîta
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Optimîzasyona makîna vektor piştgirî bikin, Nirxandina îmtîhanê
Girîngiya astengiyê (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) di xweşbîniya SVM de rave bike.
Asteng di pêvajoya xweşbîniyê ya Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) de pêkhateyek bingehîn e, rêbazek populer û hêzdar di warê fêrbûna makîneyê de ji bo karên dabeşkirinê. Ev astengî rolek girîng dilîze di pêbaweriya ku modela SVM rast nuqteyên daneyên perwerdehiyê dabeş dike dema ku marjînal di navbera çînên cihêreng de zêde dike. Bi tevahî
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Optimîzasyona makîna vektor piştgirî bikin, Nirxandina îmtîhanê
Armanca pirsgirêka xweşbîniya SVM çi ye û ew bi matematîkî çawa tête formule kirin?
Armanca pirsgirêka xweşbîniyê ya Makîneya Vektora Piştgiriyê (SVM) ev e ku meriv hîperplana ku herî baş komek xalên daneyê di çînên cihêreng de vediqetîne bibîne. Ev veqetandin bi zêdekirina marjînalê, ku wekî dûrahiya di navbera hîperplane û xalên daneyê yên herî nêz ên ji her polê de, ku wekî vektorên piştgirî têne zanîn, tê destnîşan kirin. SVM
Tesnîfkirina komek taybetmendiyek di SVM de çawa bi nîşana fonksiyona biryarê ve girêdayî ye (nivîs{nîşan}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) algorîtmayek fêrbûna çavdêriya hêzdar in ku ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê têne bikar anîn. Armanca bingehîn a SVM ev e ku meriv hîperplana çêtirîn bibîne ku herî baş nuqteyên daneyê yên çînên cihêreng di cîhek mezin-dimensî de ji hev vediqetîne. Dabeşkirina taybetmendiyek di SVM de bi biryarê ve girêdayî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Optimîzasyona makîna vektor piştgirî bikin, Nirxandina îmtîhanê
Rola hevkêşeya hîperplane (mathbf{x} cdot mathbf{w} + b = 0) di çarçoveya Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) de çi ye?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) de, hevkêşeya hîperplane rolek bingehîn dilîze. Ev hevkêşî ji bo fonksiyona SVM-an bingehîn e ji ber ku ew sînorê biryarê diyar dike ku çînên cihêreng di danezanê de vediqetîne. Ji bo fêmkirina girîngiya vê hîperplane, pêdivî ye ku meriv
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Optimîzasyona makîna vektor piştgirî bikin, Nirxandina îmtîhanê