Makîneya Vektora Piştgiriyê (SVM) çi ye?
Di warê îstîxbarata hunerî û fêrbûna makîneyê de, Makîneya Vektora Piştgiriyê (SVM) ji bo karên dabeşkirinê algorîtmayek populer e. Dema ku SVM-ê ji bo dabeşkirinê bikar tînin, yek ji gavên bingehîn dîtina hîperplana ye ku çêtirîn xalên daneyê li çînên cihêreng vediqetîne. Piştî ku hîperplane tê dîtin, dabeşkirina xalek daneya nû
Ma algorîtmaya cîranên herî nêzîk K ji bo avakirina modelên fêrbûna makîneya perwerdekirî baş maqûl e?
Algorîtmaya K cîranên herî nêzîk (KNN) bi rastî ji bo avakirina modelên fêrbûna makîneya perwerdekirî baş e. KNN algorîtmayek ne-parametrîk e ku hem ji bo karên dabeşkirin û hem jî ji bo paşvekêşanê dikare were bikar anîn. Ew celebek fêrbûna-nimûneyê ye, ku mînakên nû li gorî wekheviya wan bi mînakên heyî re di daneyên perwerdehiyê de têne dabeş kirin. KNN
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, K serlêdana cîranên herî nêzîk
Ma algorîtmaya perwerdehiya SVM bi gelemperî wekî dabeşkerek xêzek binar tê bikar anîn?
Algorîtmaya perwerdehiya Makîneya Vektora Piştgiriyê (SVM) bi rastî bi gelemperî wekî dabeşkerek xêzek binar tê bikar anîn. SVM algorîtmayek fêrbûna makîneyê ya bi hêz û pir tête bikar anîn e ku dikare hem ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê were sepandin. Ka em li ser karanîna wê wekî dabeşkerek xêzek binary nîqaş bikin. SVM algorîtmayek fêrbûna çavdêrîkirî ye ku armanc dike ku bibîne
Ma algorîtmayên regresyonê dikarin bi daneyên domdar re bixebitin?
Algorîtmayên regresyonê bi berfirehî di warê fêrbûna makîneyê de têne bikar anîn da ku têkiliya di navbera guhêrbarek girêdayî û yek an çend guhêrbarên serbixwe de model bikin û analîz bikin. Algorîtmayên regresyonê bi rastî dikarin bi daneyên domdar bixebitin. Bi rastî, paşveçûn bi taybetî ji bo guheztina guhêrbarên domdar hatî sêwirandin, ku wê ji bo analîzkirin û pêşbînkirina jimareyan amûrek hêzdar dike.
Ma regresyona xêzîkî bi taybetî ji bo pîvandinê xweş e?
Regression linear di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di analîza regresyonê de, teknîkek berfireh e ku tê bikar anîn. Ew armanc dike ku têkiliyek rêzik di navbera guhêrbarek girêdayî û yek an çend guhêrbarên serbixwe de saz bike. Digel ku regresyona xêzikî di warên cihêreng de hêza xwe heye, ew bi taybetî ji bo mebestên pîvandinê nehatiye sêwirandin. Bi rastî, guncan e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, regresyonê, Têgihiştina paşvedanê
Wateya guheztina firehiya bandê ya dînamîkî çawa bi adapteyî pîvana bandê li ser bingeha dendika xalên daneyê eyar dike?
Veguheztina navînî ya bandê ya dînamîkî teknîkek e ku di komkirina algorîtmayan de tê bikar anîn da ku bi adapteyî pîvana firehiya bandê li ser bingeha tîrêjiya xalên daneyê rast bike. Ev nêzîkatî rê dide ku kombûnek rasttir bi girtina ciyawaziya cûrbecûr a daneyan pêk were. Di algorîtmaya guheztina navîn de, pîvana bandê mezinahiya pîvanê diyar dike
Armanca danasîna giranan ji komên taybetmendiyê re di navgîniya veguheztina bandwidthê ya dînamîkî de çi ye?
Armanca danasîna giranan li ser komên taybetmendiyê di navgîniya veguheztina bandê ya dînamîkî de ew e ku girîngiya cihêrengiya taybetmendiyên cihêreng di pêvajoya komkirinê de hesab bike. Di vê çarçoveyê de, algorîtmaya guheztina navîn teknîkek komkirina ne-parametrîkî ya populer e ku armanc dike ku bi veguheztina dubare ve strukturên bingehîn di daneyên ne-labelkirî de kifş bike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Kombûn, veguherîna k-wateyê û wateyê, Wateya veguherîna bandê ya dînamîk, Nirxandina îmtîhanê
Nirxa tîrêjê ya nû di nêzîkatiya bandwidtha dînamîkî ya navînî de çawa tê destnîşankirin?
Di veguheztina navînî ya berfê ya dînamîkî de, destnîşankirina nirxa nû ya radiusê di pêvajoya komkirinê de rolek girîng dilîze. Ev nêzîkatî bi berfirehî di warê fêrbûna makîneyê de ji bo peywirên komkirinê tê bikar anîn, ji ber ku ew dihêle ku di daneyan de herêmên zexm bêyî hewcedariya zanîna pêşîn a hejmarê were naskirin.
Nêzîkatiya guheztina navînî ya bandê ya dînamîkî çawa rê dide ku navendan rast rast bibîne bêyî kodkirina hişk a radiusê?
Nêzîkatiya guheztina navînî ya bandê ya dînamîkî teknîkek hêzdar e ku di komkirina algorîtmayan de tê bikar anîn da ku navendan bêyî kodkirina hişk a radiusê bibîne. Ev nêzîkatî bi taybetî dema ku bi daneya ku xwedan zencîreya ne-yekbexş e an dema ku kom xwedî şekl û mezinahiyên cihêreng in. Di vê ravekirinê de, em ê di hûrguliyên çawa de bisekinin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Kombûn, veguherîna k-wateyê û wateyê, Wateya veguherîna bandê ya dînamîk, Nirxandina îmtîhanê
Di algorîtmaya guheztina navîn de sînorê karanîna tîrêjek sabît çi ye?
Algorîtmaya veguherîna navîn di warê fêrbûna makîneyê û komkirina daneyan de teknîkek populer e. Ew bi taybetî ji bo destnîşankirina koman di danehevên ku hejmara koman ji berê de nayê zanîn bikêr e. Yek ji pîvanên sereke yên di algorîtmaya guheztina navîn de, firehiya bandê ye, ku mezinahiya pîvanê diyar dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Kombûn, veguherîna k-wateyê û wateyê, Wateya veguherîna bandê ya dînamîk, Nirxandina îmtîhanê