څنګه کولی شي کتابتونونه لکه scikit-learn په Python کې د SVM طبقه بندي پلي کولو لپاره وکارول شي، او کلیدي دندې څه دي؟
د ملاتړ ویکتور ماشینونه (SVM) د نظارت شوي ماشین زده کړې الګوریتمونو ځواکمن او هر اړخیز ټولګي دي په ځانګړي توګه د طبقه بندي کارونو لپاره مؤثره. کتابتونونه لکه سکیټ لیرن په Python کې د SVM قوي پلي کول چمتو کوي، دا د متخصصینو او څیړونکو لپاره د لاسرسي وړ ګرځوي. دا ځواب به روښانه کړي چې څنګه د SVM طبقه بندي پلي کولو لپاره د سکیکټ زده کړې کارول کیدی شي، د کلیدي توضیحاتو سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, د ویکتور ماشین مطلوب ملاتړ, د ازموینې بیاکتنه
د محدودیت اهمیت تشریح کړئ (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) په SVM اصلاح کې.
خنډ د ملاتړ ویکتور ماشینونو (SVMs) د اصلاح کولو پروسې کې بنسټیز برخه ده، د طبقه بندي دندو لپاره د ماشین زده کړې په برخه کې یو مشهور او پیاوړی میتود دی. دا خنډ د دې ډاډ ترلاسه کولو کې مهم رول لوبوي چې د SVM ماډل په سمه توګه د روزنې ډیټا ټکي طبقه بندي کوي پداسې حال کې چې د مختلف ټولګیو تر مینځ حد اعظمي کوي. په بشپړه توګه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, د ویکتور ماشین مطلوب ملاتړ, د ازموینې بیاکتنه
د SVM اصلاح کولو ستونزې هدف څه دی او دا څنګه په ریاضي ډول جوړ شوی؟
د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) اصلاح کولو ستونزې هدف د هایپرپلین موندل دي چې په غوره توګه د ډیټا پوائنټونو سیټ په جلا ټولګیو کې جلا کوي. دا جلا کول د حاشیې په اعظمي کولو سره ترلاسه کیږي ، د هایپرپلین او د هر ټولګي څخه د نږدې ډیټا پوائنټونو ترمینځ فاصله په توګه تعریف شوي ، چې د ملاتړ ویکتورونو په نوم پیژندل کیږي. د SVM
په SVM کې د ټاکل شوي فیچر طبقه بندي څنګه د پریکړې فنکشن په نښه پورې اړه لري (متن{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))؟
د ملاتړ ویکتور ماشینونه (SVMs) یو پیاوړی څارل شوي زده کړې الګوریتم دی چې د طبقه بندي او راجستر کولو کارونو لپاره کارول کیږي. د SVM لومړنی هدف د مطلوب هایپرپلین موندل دي چې په لوړ ابعادي ځای کې د مختلف ټولګیو ډیټا ټکي په غوره توګه جلا کوي. په SVM کې د ټاکل شوي ځانګړتیا طبقه بندي د پریکړې سره ژور تړاو لري
د سپورټ ویکتور ماشینونو (SVM) په شرایطو کې د هایپرپلین مساوات (mathbf{x} cdot mathbf{w} + b = 0) رول څه دی؟
د ماشین زده کړې په ساحه کې، په ځانګړې توګه د سپورټ ویکتور ماشینونو (SVMs) په شرایطو کې، د هایپرپلین معادل مهم رول لوبوي. دا مساوات د SVMs فعالیت لپاره بنسټیز دی ځکه چې دا د پریکړې حد ټاکي چې په ډیټاسیټ کې مختلف ټولګي جلا کوي. د دې هایپرپلین په اهمیت پوهیدو لپاره ، دا اړینه ده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, د ویکتور ماشین مطلوب ملاتړ, د ازموینې بیاکتنه