په مثال کې کارول شوي د Iris ډیټا سیټ چیرته موندلی شي؟
د مثال په توګه کارول شوي د Iris ډیټاسیټ موندلو لپاره یو څوک کولی شي دې ته د UCI ماشین زده کړې ذخیره له لارې لاسرسی ومومي. د آیرس ډیټاسیټ د طبقه بندي دندو لپاره د ماشین زده کړې په برخه کې په عام ډول کارول شوی ډیټاسیټ دی ، په ځانګړي توګه په تعلیمي شرایطو کې د ماشین زده کړې مختلف الګوریتمونو ښودلو کې د دې سادگي او اغیزمنتوب له امله. د UCI ماشین
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده اټکلونکي
څنګه کولی شو د روزنې ډیټا رامینځته کولو لپاره اړین کتابتونونه وارد کړو؟
د Python او TensorFlow په کارولو سره د ژورې زده کړې سره د چیټ بوټ رامینځته کولو لپاره ، دا اړینه ده چې د روزنې ډیټا رامینځته کولو لپاره اړین کتابتونونه وارد کړئ. دا کتابتونونه هغه وسیلې او دندې چمتو کوي چې د معلوماتو دمخه پروسس کولو ، مینځلو او تنظیم کولو لپاره اړین دي په داسې شکل کې چې د چیټ بوټ ماډل روزنې لپاره مناسب وي. د ژورې زده کړې لپاره یو له بنسټیزو کتابتونونو څخه
د k-means د خپل دودیز پلي کولو فعالیت او سرعت د سکیکټ - زده کړې نسخه سره پرتله کړئ.
کله چې د k-means د دودیز پلي کولو فعالیت او سرعت د سکیکټ - زده کړې نسخه سره پرتله کول او توپیر کول، نو دا مهمه ده چې مختلف اړخونه په پام کې ونیول شي لکه د الګوریتمیک موثریت، کمپیوټري پیچلتیا، او د اصلاح کولو تخنیکونه کارول کیږي. د k-means دودیز تطبیق له سکریچ څخه د k-means الګوریتم پلي کولو ته اشاره کوي، پرته له کوم بهرني تکیه
د k-means الګوریتم پلي کولو لپاره د سکیکټ - زده کړې کارولو ګټه څه ده؟
Scikit-learn په Python کې د ماشین زده کړې یو مشهور کتابتون دی چې د کلستر کولو په ګډون د مختلفو دندو لپاره د وسایلو او الګوریتمونو پراخه لړۍ چمتو کوي. کله چې دا د k-means الګوریتم پلي کولو خبره راځي، سکیکټ زده کړه ډیری ګټې وړاندې کوي چې دا د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د متخصصینو لپاره ارزښتناکه انتخاب جوړوي. لومړی او تر ټولو مهم، سکېټ زده کړه د a
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, د کلستر پېژندنه, د ازموینې بیاکتنه
د Python په کارولو سره له سکریچ څخه د SVM جوړولو لپاره اړین کتابتونونه کوم دي؟
د Python په کارولو سره د سکریچ څخه د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) رامینځته کولو لپاره ، ډیری اړین کتابتونونه شتون لري چې کارول کیدی شي. دا کتابتونونه د SVM الګوریتم پلي کولو او د ماشین زده کړې مختلف دندې ترسره کولو لپاره اړین فعالیت چمتو کوي. پدې جامع ځواب کې، موږ به د کلیدي کتابتونونو په اړه بحث وکړو چې د SVM جوړولو لپاره کارول کیدی شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, له شروع څخه SVM رامینځته کول, د ازموینې بیاکتنه
کوم اړین کتابتونونه دي چې په Python کې د K نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کولو لپاره واردولو ته اړتیا لري؟
د ماشین زده کړې دندو لپاره په Python کې د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم پلي کولو لپاره، څو کتابتونونه واردولو ته اړتیا لري. دا کتابتونونه اړین وسایل او دندې چمتو کوي ترڅو اړین محاسبې او عملیات په اغیزمنه توګه ترسره کړي. اصلي کتابتونونه چې معمولا د KNN الګوریتم پلي کولو لپاره کارول کیږي NumPy، Pandas، او Scikit-learn دي.
د numpy صف ته د ډیټا بدلولو او د ریشیک فنکشن کارولو ګټه څه ده کله چې د سکیکټ - زده کړې کلاسیفیرونو سره کار کوئ؟
کله چې د ماشین زده کړې په برخه کې د سکیکټ - زده کړې کلاسیفیرونو سره کار کوئ، نو د ډیټا بدلول او د ریشیک فنکشن کارول ډیری ګټې وړاندې کوي. دا ګټې د numpy صفونو د موثر او مطلوب طبیعت څخه رامینځته کیږي ، په بیله بیا د بیا شکل فعالیت لخوا چمتو شوي انعطاف او اسانتیا څخه. په دې ځواب کې، موږ به وڅیړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د نږدې ګاونډیو کاریال, د ازموینې بیاکتنه
په Python کې د scikit-learn په کارولو سره د R-squared ارزښت په محاسبه کې کوم ګامونه شامل دي؟
په Python کې د scikit-learn په کارولو سره د R-squared ارزښت محاسبه کولو لپاره، ډیری مرحلې شتون لري. R-squared، چې د تعیین کفایت په نوم هم پیژندل کیږي، یو احصایوي اندازه ده چې دا په ګوته کوي چې د ریګریشن ماډل د لیدل شوي ډاټا سره څومره ښه سمون لري. دا په انحصاري متغیر کې د توپیر تناسب ته بصیرت وړاندې کوي چې د دې لخوا تشریح کیدی شي
Python او د هغې کتابتونونه څنګه د ماشین زده کړې الګوریتم پروګرام کولو لپاره کارول کیدی شي؟
Python، د دې پراخه کتابتونونو سره، په پراخه کچه د ماشین زده کړې الګوریتم پروګرام کولو لپاره کارول کیږي. دا کتابتونونه د وسایلو او دندو بډایه اکوسیستم چمتو کوي چې د ماشین زده کړې مختلف تخنیکونو پلي کول اسانه کوي. په دې ځواب کې، موږ به وپلټئ چې څنګه پایتون او د هغې کتابتونونه د ماشین زده کړې الګوریتم په مؤثره توګه پروګرام کولو لپاره کارول کیدی شي. ته
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, برنامې R مربع, د ازموینې بیاکتنه
د غوره فټ سلیپ محاسبه کولو لپاره تاسو په پایتون کې کوم ماډلونو ته اړتیا لرئ؟
په پایتون کې د غوره فټ سلیپ محاسبه کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ څو ماډلونه وارد کړئ چې د خطي ریګریشن ترسره کولو او د غوره فټ لاین سلیپ ټاکلو لپاره اړین فعالیتونه چمتو کوي. په دې ماډلونو کې numpy، pandas، او scikit-learn شامل دي. 1. Numpy: Numpy په Python کې د ساینسي کمپیوټري لپاره یو بنسټیز بسته ده. دا ملاتړ چمتو کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د غوره فټ سلايډ برنامه کول, د ازموینې بیاکتنه