Makîneya vektora piştgirî çi ye?
Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) çînek modelên fêrbûna çavdêrîkirî ne ku di warê fêrbûna makîneyê de ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê têne bikar anîn. Ew bi taybetî ji bo kapasîteya wan a hilgirtina daneyên pîvaz û bandora wan di senaryoyên ku hejmara pîvanan ji hejmara nimûneyan derbas dibe de baş têne hesibandin. SVM di konseptê de bingeh in
Armanca bingehîn a Makîneyek Vektora Piştgiriyê (SVM) di çarçoveya fêrbûna makîneyê de çi ye?
Armanca bingehîn a Makîneyek Vektora Piştgiriyê (SVM) di çarçoweya fêrbûna makîneyê de dîtina hîperplana çêtirîn e ku xalên daneyê yên çînên cihêreng bi marjînala herî zêde ji hev vediqetîne. Ev tê de çareserkirina pirsgirêkek optimîzasyona çargoşeyî heye da ku pê ewle bibe ku hîperplane ne tenê çînan ji hev vediqetîne lê wiya bi ya herî mezin re dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, SVM ji sifirê temam kirin, Nirxandina îmtîhanê
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
Ma hûn dikarin têgeha kernelê rave bikin û çawa ew SVM dihêle ku daneyên tevlihev bi dest bixe?
The kernel têgehek bingehîn e di algorîtmayên makîneya vektora piştgirî (SVM) de ku destûrê dide hilberandina daneya tevlihev bi veguheztina wê li cîhek taybetmendîyek bilindtir. Ev teknîkî bi taybetî dema ku bi daneyên nehêl ên veqetandî re mijûl dibe bikêr e, ji ber ku ew rê dide SVM-an ku bi bandorkerî daneyên weha bi xêzkirina nepenî li nexşeyek bi bandor dabeş bikin.
Kernela polînomî çawa rê dide me ku em xwe ji veguheztina eşkere ya daneyan li cîhê pîvana bilindtir dûr bixin?
Kernela polînomî di makîneyên vektorê piştgirî (SVM) de amûrek hêzdar e ku dihêle ku em ji veguheztina eşkere ya daneyan berbi cîhek bipîvintir dûr bikevin. Di SVM-an de, fonksiyona kernelê bi nexşeya nepenî ya daneya têketinê li cîhek taybetmendiyek mezin-dimensî de rolek girîng dilîze. Ev nexşe bi awayekî ku diparêze tê kirin
Kernel çawa dihêlin ku em daneyên tevlihev bi rê ve bibin bêyî ku bi eşkereyî mezinahiya daneyê zêde bikin?
Kernelên di fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya makîneyên vektorê piştgirî (SVM) de, rolek girîng di hilgirtina daneyên tevlihev de bêyî ku bi eşkereyî zêdekirina mezinahiya daneyê dileyzin. Ev jêhatî di têgînên matematîkî û algorîtmayên ku di binê SVM-an de ne û karanîna wan fonksiyonên kernelê de vedihewîne. Ji bo ku fêm bikin ka kernel çawa vê yekê digihîje, em pêşî bidin
Armanca lê zêdekirina pîvanek nû li taybetmendiya di Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) de çi ye?
Yek ji taybetmendiyên sereke yên Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) şiyana karanîna kernelên cihêreng e ku daneya têketinê veguherîne cîhek mezin-pîvan. Ev teknîk, ku wekî hîleka kernelê tê zanîn, dihêle ku SVM pirsgirêkên tevlihev ên dabeşkirinê yên ku di cîhê têketina orîjînal de bi xêzikî nayên veqetandin çareser bikin. Bi zêdekirina pîvanek nû
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Danasîna kernel, Nirxandina îmtîhanê