Машинное обучение… Все началось 2 года назад, когда я присоединился к небольшому, но очень амбициозному стартапу Wynk Limited . Задача создания интеллектуального Поиска и Открытия Музыки вскоре легла на мою тарелку. Это было мое первое знакомство с машинным обучением, когда я продолжил изучение музыкальных рекомендаций, самовнушения и переоценки релевантности для поиска. Сегодня, после двух лет практики разработки программного обеспечения и машинного обучения, я сижу здесь, в..

Что такое машина опорных векторов? Машина опорных векторов (SVM) — это мощная и универсальная модель машинного обучения, способная выполнять линейную и нелинейную классификацию, регрессию и даже обнаружение выбросов. SVM особенно хорошо подходят для классификации сложных наборов данных малого или среднего размера. Что делает SVM мощным и универсальным? Преимущества метода опорных векторов: Эффективен в пространствах большой размерности . По-прежнему эффективен в случаях,..

В алгоритмах машинного обучения SVM (машины опорных векторов) являются наиболее продвинутыми алгоритмами и, в частности, для классификации, чтобы дать лучший прогноз для правильного распределения классов. В конце концов, он классифицирует классы данных на n различных частей. Если я уточню этот момент, я бы сказал, что он делит данные на две разные части для фактического анализа прогноза. Подобно тому, как мы выполняем такие процессы, как ROC и AUC, чтобы получить лучшие пороговые значения..