Публикации по теме 'support-vector-machine'


Обучите модели машинного обучения с данными высокой размерности
Использование машин опорных векторов Метод опорных векторов, также известный как SVM, является одним из наиболее широко используемых алгоритмов обучения с учителем. Его можно использовать для задач, связанных с классификацией, а также с регрессией. Однако его основное использование — машинное обучение для устранения трудностей классификации. Метод опорных векторов (SVM) направлен на создание оптимальной линии или границы решения, которая может разделить n-мерное пространство на..
Обучение под наблюдением стало проще
В предыдущих статьях у нас было краткое введение в искусственный интеллект и машинное обучение . В этой статье мы начинаем знакомить вас с первой техникой машинного обучения — обучением с учителем. Что такое контролируемое обучение Если мы читаем Википедию , мы можем прочитать такое определение контролируемого обучения: Обучение с учителем (SL)  — это задача машинного обучения для изучения функции, которая сопоставляет входные данные с выходными данными на основе примеров..
Опорные векторные машины
Абель Теклеарегей Машина опорных векторов (SVM) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для целей классификации, так и для целей регрессии. SVM чаще используются в задачах классификации, и именно на этом мы сосредоточимся в этом посте. SVM основаны на идее поиска гиперплоскости, которая лучше всего разделяет набор данных на два класса, как показано на изображении ниже. Ключевые слова Что такое опорные векторы? Опорные векторы — это..
Машина опорных векторов - объяснение
Машина опорных векторов (SVM) - это тип алгоритма классификации машинного обучения с учителем. Только сейчас они становятся чрезвычайно популярными благодаря своей способности достигать блестящих результатов. SVM реализованы уникальным способом по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения. В этой статье мы увидим, что такое алгоритмы опорных векторов, краткую теорию, лежащую в основе машины опорных векторов, и их реализацию в библиотеке Python Scikit-Learn. Затем мы..
Понимание машин опорных векторов — Часть 1
Введение Машины опорных векторов (сокращенно SVM) — один из самых мощных готовых алгоритмов обучения с учителем. Хотя они обычно рассматриваются в контексте классификации, они также широко используются для регрессии и обнаружения аномалий. Но лучше всего их можно понять, используя их для решения задач классификации. В этой статье мы исследуем SVM, решая задачу бинарной классификации. В показанном примере цель состоит в том, чтобы найти лучший линейный разделитель. SVM позволяет вам..
Введение в SVM
Это вторая часть моей серии заметок по CS M146. Оглавление СВМ: Мотивация SVM: Формулировка проблемы SVM: потеря шарнира SVM: трюк с ядром Оптимизация Двойная формулировка Ядро SVM SVM: опорные векторы СВМ: мотивация Мы знаем, что персептрон может дать нам одну из гиперплоскостей, разделяющих набор данных. Но дает ли это нам лучшее? Рассмотрим следующий набор данных с двумя разными границами решения. Алгоритм персептрона может привести к..
Машина опорных векторов: машинное обучение на Python
Продолжаем с нашими знаниями из Логистической регрессии - алгоритма контролируемого обучения для классификации данных. Теперь мы изучаем гораздо более геометрически мотивированный алгоритм - алгоритм машины опорных векторов. В этом блоге мы узнаем о работе и планах использования SVM для классификации. Мы также обсудим необходимость SVM над алгоритмом логистической регрессии и когда его использовать. Хотя машину опорных векторов можно использовать как для задач регрессии, так и для..