Vektora piştgirî çi ye?
Vektorek piştgirî di warê fêrbûna makîneyê de, bi taybetî di warê makîneyên vektorê piştgirî (SVM) de têgehek bingehîn e. SVM çînek hêzdar a algorîtmayên fêrbûna çavdêrîkirî ne ku bi berfirehî ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê têne bikar anîn. Têgîna vektorek piştgirî bingehek çawa SVM dixebitin û heye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Dara biryarê çi ye?
Dara biryarê algorîtmayek fêrbûna makîneyê ya bi hêz û pir tête bikar anîn e ku ji bo çareserkirina pirsgirêkên dabeşkirin û paşveçûnê hatî çêkirin. Ew temsîla grafîkî ya komek qaîdeyan e ku ji bo girtina biryaran li ser bingeha taybetmendî an taybetmendiyên danûstendinek diyarkirî têne bikar anîn. Darên biryarê bi taybetî di rewşên ku dane de bikêr in
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
Hûn dikarin performansa modelek fêrbûna kûr a perwerdekirî çawa binirxînin?
Ji bo nirxandina performansa modelek fêrbûna kûr a perwerdekirî, çend metrîk û teknîk dikarin werin bikar anîn. Van rêbazên nirxandinê dihêle ku lêkolîner û bijîjkan bandor û rastbûna modelên xwe binirxînin, di derheqê performansa wan û deverên potansiyel ên ji bo başbûnê de nihêrînên hêja peyda dikin. Di vê bersivê de, em ê teknîkên nirxandinê yên ku bi gelemperî têne bikar anîn vekolînin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras, Pêşkêş, Fêrbûna kûr bi Python, TensorFlow û Keras re, Nirxandina îmtîhanê
Rola vektorên piştgiriyê di Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) de çi ye?
Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) algorîtmayek fêrbûna makîneyê ya populer e ku bi berfirehî ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê tê bikar anîn. Ew li ser bingeha têgeha dîtina hîperplanek çêtirîn e ku xalên daneyê li çînên cihêreng vediqetîne. Rola vektorên piştgiriyê di SVM de di destnîşankirina vê hîperplana çêtirîn de girîng e. Di SVM de, piştgirî
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Bingehên makîneya vektor piştgirî dikin, Nirxandina îmtîhanê
Pirsgirêka sereke ya algorîtmaya cîranên herî nêzîk K çi ye û ew çawa dikare were çareser kirin?
Algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) algorîtmayek fêrbûna makîneyê ya populer û berfireh e ku dikeve binê kategoriya fêrbûna çavdêrîkirî. Ew algorîtmayek ne-parametrîk e, tê vê wateyê ku ew di derbarê dabeşkirina daneya bingehîn de ti texmînan nake. KNN di serî de ji bo karên dabeşkirinê tê bikar anîn, lê ew dikare ji bo paşveçûnê jî were adapte kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Bernameya xwe algorîtmaya cîranên herî nêz K, Nirxandina îmtîhanê
Armanca algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) di fêrbûna makîneyê de çi ye?
Algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) di warê fêrbûna makîneyê de algorîtmayek berfireh û bingehîn e. Ew rêbazek ne-parametrîk e ku dikare hem ji bo karên dabeşkirinê û hem jî ji bo paşvekêşanê were bikar anîn. Armanca sereke ya algorîtmaya KNN-ê ev e ku bi dîtina çîna an nirxa xalek daneyê diyar bike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Diyarkirina K algorîtmaya cîranên nêz, Nirxandina îmtîhanê
Rêjeya tîpîk a rasthatinên pêşbîniyê ku ji hêla algorîtmaya cîranên herî nêzîk K di mînakên cîhana rastîn de têne bidestxistin çi ye?
Algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) teknolojiyek fêrbûna makîneyê ya ku ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê tê bikar anîn e. Ew rêbazek ne-parametrîk e ku pêşbîniyan li ser bingeha wekheviya xalên daneya têketinê ji cîranên xwe yên herî nêzîk ên k-yê re di berhevoka perwerdehiyê de dike. Rastiya pêşbîniya algorîtmaya KNN dikare li gorî faktorên cihêreng cûda bibe
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, K serlêdana cîranên herî nêzîk, Nirxandina îmtîhanê
Çewtiya çargoşe çawa tê hesab kirin da ku rastbûna rêzika herî baş were destnîşankirin?
Çewtiya çargoşe metrîkek bi gelemperî tête bikar anîn da ku rastbûna xêzek çêtirîn di warê fêrbûna makîneyê de diyar bike. Ew cûdahiya di navbera nirxên pêşbînîkirî û nirxên rastîn ên di databasê de destnîşan dike. Bi hesabkirina xeletiya çargoşe, em dikarin binirxînin ka xêza herî baş ya bingehîn çi qas baş temsîl dike
Em çawa dikarin bi karanîna modula 'pickle' di Python de dabeşkerek perwerdekirî hilbijêrin?
Ji bo ku di Python-ê de dabeşkerek perwerdekirî bi karanîna modula 'pickle' hilbijêrin, em dikarin çend gavên hêsan bişopînin. Pickling rê dide me ku em tiştekê rêzdar bikin û li pelek hilînin, ku paşê dikare were barkirin û paşê bikar bînin. Ev bi taybetî bikêr e dema ku em dixwazin modelek fêrbûna makîneya perwerdekirî hilînin, wek mînak
- 1
- 2