د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) څه شی دی؟
د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې، د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) د طبقه بندي دندو لپاره یو مشهور الګوریتم دی. کله چې د ډلبندۍ لپاره SVM وکاروئ، یو له مهمو ګامونو څخه د هایپرپلین موندل دي چې په غوره توګه د ډیټا پوائنټونه په مختلفو ټولګیو کې جلا کوي. وروسته له دې چې هایپرپلین وموندل شو، د نوي ډیټا ټکي طبقه بندي
ایا د K نږدې ګاونډیانو الګوریتم د روزنې وړ ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو لپاره مناسب دی؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم په حقیقت کې د روزنې وړ ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو لپاره مناسب دی. KNN یو غیر پیرامیټریک الګوریتم دی چې د طبقه بندي او راجسټریشن دندو لپاره کارول کیدی شي. دا د مثال پر بنسټ د زده کړې یو ډول دی، چیرې چې نوي مثالونه د روزنې ډاټا کې د موجوده مثالونو سره د ورته ورته والی پراساس طبقه بندي کیږي. KNN
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د نږدې ګاونډیو کاریال
ایا د SVM روزنې الګوریتم معمولا د بائنری خطي کټګوري په توګه کارول کیږي؟
د سپورټ ویکتور ماشین (SVM) روزنې الګوریتم په حقیقت کې معمولا د بائنری خطي کټګوري په توګه کارول کیږي. SVM یو پیاوړی او په پراخه کچه کارول شوي ماشین زده کړې الګوریتم دی چې دواړه طبقه بندي او راجع کولو کارونو کې پلي کیدی شي. راځئ چې د بائنری خطي طبقه بندي په توګه د دې کارولو په اړه بحث وکړو. SVM د څارنې زده کړې الګوریتم دی چې هدف یې موندل دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, له شروع څخه SVM رامینځته کول
ایا د ریګریشن الګوریتمونه د دوامداره معلوماتو سره کار کولی شي؟
د ریګریشن الګوریتمونه د ماشین زده کړې په ساحه کې په پراخه کچه کارول کیږي ترڅو د انحصار متغیر او یو یا ډیرو خپلواک متغیرونو ترمینځ اړیکې ماډل او تحلیل کړي. د راجستریشن الګوریتمونه واقعیا د دوامداره معلوماتو سره کار کولی شي. په حقیقت کې، ریګریشن په ځانګړې توګه د دوامداره متغیرونو اداره کولو لپاره ډیزاین شوی، دا د شمیرې تحلیل او اټکل کولو لپاره یو پیاوړی وسیله جوړوي.
آیا خطي ریګریشن په ځانګړې توګه د اندازه کولو لپاره مناسب دی؟
خطي ریګریشن د ماشین زده کړې په برخه کې په پراخه کچه کارول شوي تخنیک دی ، په ځانګړي توګه د ریګریشن تحلیل کې. دا موخه د یو انحصاري متغیر او یو یا ډیرو خپلواکو متغیرونو ترمنځ خطي اړیکه رامینځته کول دي. پداسې حال کې چې خطي ریګریشن په بیلابیلو اړخونو کې خپل ځواک لري، دا په ځانګړې توګه د اندازه کولو موخو لپاره ډیزاین شوی نه دی. په حقیقت کې، مناسب
د ډیټا پوائنټونو د کثافت پراساس د ډینامیک بینډ ویت شفټ معنی څنګه د بینډ ویت پیرامیټر په مناسب ډول تنظیموي؟
د مین شفټ متحرک بینډ ویت یو تخنیک دی چې د کلستر کولو الګوریتمونو کې کارول کیږي ترڅو د ډیټا پوائنټونو کثافت پراساس د بانډ ویت پیرامیټر په تطبیق سره تنظیم کړي. دا طریقه د ډیټا مختلف کثافت په پام کې نیولو سره د ډیر دقیق کلستر کولو لپاره اجازه ورکوي. په منځني شفټ الګوریتم کې، د بینډ ویت پیرامیټر د اندازې اندازه ټاکي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, میین شفټ متحرک بینڈوتھ, د ازموینې بیاکتنه
د منځني شفټ متحرک بینډ ویت پلي کولو کې د فیچر سیټونو ته د وزن ټاکلو هدف څه دی؟
د اوسط بدلون متحرک بینډ ویت پلي کولو کې د فیچر سیټونو ته د وزن ټاکلو هدف د کلستر کولو پروسې کې د مختلف ځانګړتیاو مختلف اهمیت حساب کول دي. په دې شرایطو کې، د منځني شفټ الګوریتم یو مشهور غیر پیرامیټریک کلسترینګ تخنیک دی چې هدف یې په غیر لیبل شوي ډیټا کې په تکراري ډول د بدلون له لارې د بنسټیز جوړښت کشف کول دي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, میین شفټ متحرک بینڈوتھ, د ازموینې بیاکتنه
د نوي وړانګو ارزښت څنګه د منځنۍ بدلون متحرک بینډ ویت طریقې کې ټاکل کیږي؟
په منځني ډول د متحرک بینډ ویت تګلارې بدلون کې، د نوي ریډیس ارزښت ټاکل د کلستر کولو پروسې کې مهم رول لوبوي. دا طریقه د کلستر کولو دندو لپاره د ماشین زده کړې په برخه کې په پراخه توګه کارول کیږي، ځکه چې دا د شمیرې مخکینۍ پوهې ته اړتیا پرته په ډیټا کې د کثافاتو سیمو پیژندلو ته اجازه ورکوي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, میین شفټ متحرک بینڈوتھ, د ازموینې بیاکتنه
د منځنۍ بدلون متحرک بینډ ویت طریقه څنګه د ریډیس سخت کوډ کولو پرته په سمه توګه د سینټروایډونو موندلو اداره کوي؟
د منځني شفټ متحرک بینډ ویت طریقه یو پیاوړی تخنیک دی چې د کلستر کولو الګوریتمونو کې کارول کیږي ترڅو د ریډیس سخت کوډ کولو پرته سنټروډونه ومومي. دا طریقه په ځانګړې توګه ګټوره ده کله چې د معلوماتو سره معامله وکړي چې غیر یونیفورم کثافت لري یا کله چې کلسترونه مختلف شکلونه او اندازې لري. پدې توضیحاتو کې ، موږ به د څرنګوالي په اړه توضیحاتو ته پام وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, میین شفټ متحرک بینڈوتھ, د ازموینې بیاکتنه
په منځني شفټ الګوریتم کې د ثابت وړانګو کارولو محدودیت څه دی؟
د منځني شفټ الګوریتم د ماشین زده کړې او ډیټا کلستر کولو په برخه کې یو مشهور تخنیک دی. دا په ځانګړي ډول په ډیټاسیټونو کې د کلسترونو پیژندلو لپاره ګټور دی چیرې چې د کلسترونو شمیر لومړیتوب نه پیژندل کیږي. په منځني شفټ الګوریتم کې یو له کلیدي پیرامیټرو څخه د بانډ ویت دی، کوم چې د اندازې اندازه ټاکي.