د ملاتړ ویکتور څه شی دی؟
د ملاتړ ویکتور د ماشین زده کړې په برخه کې یو بنسټیز مفهوم دی، په ځانګړې توګه د ملاتړ ویکتور ماشینونو (SVMs) په ساحه کې. SVMs د نظارت شوي زده کړې الګوریتمونو قوي ټولګي دي چې په پراخه کچه د طبقه بندي او راجسټریشن دندو لپاره کارول کیږي. د ملاتړ ویکتور مفهوم د دې اساس جوړوي چې څنګه SVMs کار کوي او دی
د پریکړې ونې څه شی دی؟
د پریکړې ونې یو پیاوړی او په پراخه کچه کارول شوي ماشین زده کړې الګوریتم دی چې د طبقه بندي او راجسټریشن ستونزو حل کولو لپاره ډیزاین شوی. دا د مقرراتو سیټ ګرافیکي نمایش دی چې د ورکړل شوي ډیټا سیټ ځانګړتیاو یا ځانګړتیاو پراساس پریکړې کولو لپاره کارول کیږي. د پریکړې ونې په ځانګړي ډول په داسې شرایطو کې ګټورې دي چیرې چې ډاټا
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
تاسو څنګه کولی شئ د روزل شوي ژورې زده کړې ماډل فعالیت ارزونه وکړئ؟
د روزل شوي ژورې زده کړې ماډل د فعالیت ارزولو لپاره، ډیری میتودونه او تخنیکونه کارول کیدی شي. د ارزونې دا میتودونه څیړونکو او متخصصینو ته اجازه ورکوي چې د دوی د ماډلونو اغیزمنتوب او دقت ارزونه وکړي، د دوی د فعالیت او د پرمختګ لپاره احتمالي ساحو کې ارزښتناکه بصیرت چمتو کوي. په دې ځواب کې، موږ به د ارزونې مختلف تخنیکونه وپلټئ چې معمولا کارول کیږي
د ملاتړ ویکتور ماشینونو (SVM) کې د ملاتړ ویکتور رول څه دی؟
د ملاتړ ویکتور ماشینونه (SVM) د ماشین زده کړې یو مشهور الګوریتم دی چې په پراخه کچه د طبقه بندي او راجع کولو کارونو لپاره کارول کیږي. دا د غوره هایپرپلین موندلو مفکورې پراساس دی چې د ډیټا ټکي په مختلف ټولګیو کې جلا کوي. په SVM کې د ملاتړ ویکتورونو رول د دې غوره هایپرپلین په ټاکلو کې خورا مهم دی. په SVM کې، ملاتړ
د K نږدې ګاونډیو الګوریتم اصلي ننګونه څه ده او دا څنګه حل کیدی شي؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم یو مشهور او په پراخه کچه کارول شوی د ماشین زده کړې الګوریتم دی چې د څارنې زده کړې کټګورۍ کې راځي. دا یو غیر پیرامیټریک الګوریتم دی، پدې معنی چې دا د اصلي معلوماتو ویش په اړه هیڅ انګیرنه نه کوي. KNN په اصل کې د ډلبندۍ دندو لپاره کارول کیږي، مګر دا د بیاکتنې لپاره هم تطبیق کیدی شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د K نږدې ګاونډیو الګوریتم ته خپل پروګرام کول, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې کې د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم هدف څه دی؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم د ماشین زده کړې په برخه کې په پراخه کچه کارول شوی او بنسټیز الګوریتم دی. دا یو غیر پیرامیټریک میتود دی چې د طبقه بندي او راجسټریشن دندو لپاره کارول کیدی شي. د KNN الګوریتم اصلي هدف د موندلو له لارې د ورکړل شوي ډیټا نقطې ټولګي یا ارزښت وړاندوینه کول دي
د ریښتیني نړۍ مثالونو کې د K نږدې ګاونډیو الګوریتم لخوا ترلاسه شوي د وړاندوینې دقت معمول حد څه دی؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم د طبقه بندي او راجع کولو دندو لپاره په پراخه کچه د ماشین زده کړې تخنیک دی. دا یو غیر پیرامیټریک میتود دی چې د روزنې ډیټا سیټ کې د دوی نږدې ګاونډیو ته د ان پټ ډیټا پوائنټونو د ورته والي پراساس وړاندوینې کوي. د KNN الګوریتم وړاندوینې دقت کولی شي د مختلف فکتورونو پورې اړه ولري
د غوره فټ کرښې د دقت د ټاکلو لپاره مربع غلطي څنګه محاسبه کیږي؟
مربع غلطي د ماشین زده کړې په ساحه کې د غوره فټ لاین دقت معلومولو لپاره یو عام کارول شوی میټریک دی. دا په ډیټاسیټ کې د وړاندوینې ارزښتونو او ریښتیني ارزښتونو ترمینځ توپیر اندازه کوي. د مربع غلطۍ په محاسبه کولو سره، موږ کولی شو دا ارزونه وکړو چې څومره ښه مناسب کرښه د زیرمې استازیتوب کوي
څنګه کولای شو چی د 'اچار' ماډل په کارولو سره په Python کې روزل شوی کټګوري غوره کړو؟
د 'اچار' ماډل په کارولو سره په Python کې د روزل شوي کلاسیفیر غوره کولو لپاره، موږ کولی شو یو څو ساده ګامونه تعقیب کړو. Pickling موږ ته اجازه راکوي چې یو څیز سریالیز کړو او په فایل کې یې خوندي کړو، کوم چې بیا پورته کیدی شي او وروسته کارول کیدی شي. دا په ځانګړي ډول ګټور دی کله چې موږ غواړو د روزل شوي ماشین زده کړې ماډل خوندي کړو، لکه
- 1
- 2