Vektorên piştgirî di diyarkirina sînorê biryarê ya SVM de çi rola dilîze, û ew di pêvajoya perwerdehiyê de çawa têne nas kirin?
Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) çînek modelên fêrbûna çavdêrîkirî ne ku ji bo dabeşkirin û analîza regresyonê têne bikar anîn. Têgeha bingehîn a li pişt SVM-an ev e ku meriv hîperplana çêtirîn bibîne ku herî baş nuqteyên daneyê yên çînên cihêreng ji hev vediqetîne. Vektorên piştgirî di diyarkirina vê sînorê biryarê de hêmanên girîng in. Ev bersiv dê rola xwe ronî bike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, SVM ji sifirê temam kirin, Nirxandina îmtîhanê
Armanca rêbaza `visualize` di pêkanîna SVM de çi ye, û ew çawa di têgihîştina performansa modelê de dibe alîkar?
Rêbaza `visualize` di pêkanîna Makîneyek Vektora Piştgiriyê (SVM) de ji çend armancên krîtîk re xizmet dike, di serî de li dora şîrovekirin û nirxandina performansa modelê dizivire. Fêmkirina performansa û tevgera modela SVM ji bo girtina biryarên agahdar di derbarê bicîhkirina wê û çêtirkirinên potansiyel de pêdivî ye. Armanca bingehîn a rêbaza `dîmenîkirin` pêşkêşkirina a
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, SVM ji sifirê temam kirin, 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
Di SVM de firehiya marjînal çawa tê hesibandin?
Firehiya marjînê di Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) de ji hêla hilbijartina hîperparametra C û fonksiyona kernelê ve tê destnîşankirin. SVM algorîtmayek fêrbûna makîneya hêzdar e ku hem ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê tê bikar anîn. Armanc ew e ku hîperplanek çêtirîn bibîne ku xalên daneya çînên cihêreng bi yên herî mezin ji hev vediqetîne
SVM piştî ku tê perwerde kirin çawa xalên nû dabeş dike?
Makîneyên Vektora Piştevaniyê (SVM) modelên fêrbûnê yên çavdêrîkirî ne ku dikarin ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê werin bikar anîn. Di çarçoveya dabeşkirinê de, SVM armanc dikin ku hîperplanek bibînin ku çînên cihêreng ên xalên daneyê ji hev vediqetîne. Piştî ku werin perwerde kirin, SVM dikarin ji bo dabeşkirina xalên nû bi destnîşankirina kîjan aliyê hîperplanê ew dikevin werin bikar anîn.
Girîngiya marjînal di SVM de çi ye û ew çawa bi vektorên piştgiriyê ve girêdayî ye?
Marjîna di Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) de têgehek sereke ye ku di pêvajoya dabeşkirinê de rolek girîng dilîze. Ew veqetandina di navbera çînên cihêreng ên xalên daneyê de diyar dike û di destnîşankirina sînorê biryarê de dibe alîkar. Marjîn bi vektorên piştgiriyê ve girêdayî ye ji ber ku ew xalên daneyê ne ku li ser sînor in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Fêmkirina vektoran, Nirxandina îmtîhanê