Публикации по теме 'support-vector-machine'


Концепция двойственности — Машины опорных векторов
Концепция двойственности используется в классификаторах с мягким полем и классификаторе с жестким полем. Важно найти функцию Лагранжа, чтобы найти двойственность данной задачи , чтобы задача стала простой в вычислительном отношении. Двойственность используется в математическом программировании для многих теоретических и вычислительных областей разработки, включая операции, исследования, науку управления и экономику. Принцип двойственности связывает две вещи: Primal: –..
Алгоритм метода опорных векторов (SVM)
Что такое SVM? Машина опорных векторов, сокращенно SVM. SVM — это алгоритм контролируемого обучения, поэтому для его обучения требуются размеченные данные. SVM используется для классификации, а также для задач регрессии. Однако в первую очередь он используется для задач классификации в машинном обучении. В алгоритме SVM мы отображаем каждое наблюдение как точку в n-мерном пространстве (где n — количество признаков в наборе данных). Как работает SVM? SVM сортирует две..
Машины опорных векторов
Машина опорных векторов (SVM) — это мощный алгоритм машинного обучения, используемый для линейной или нелинейной классификации, регрессии и даже задач обнаружения выбросов. SVM можно использовать для различных задач, таких как классификация текста, классификация изображений, обнаружение спама, идентификация почерка, анализ экспрессии генов, обнаружение лиц и обнаружение аномалий. SVM адаптируются и эффективны в различных приложениях, поскольку они могут управлять многомерными данными и..
Создайте машинную модель линейного опорного вектора с нуля с помощью Python
Эта статья относится к серии создания моделей машинного обучения с нуля. В моей предыдущей статье я построил модель логистической регрессии для классификации типа цветка ириса. Однако логистическая регрессия — не единственный вариант. В этой статье давайте вскоре попробуем использовать (линейную) машину опорных векторов или линейный SVM. Введение в SVM SVM — это алгоритм обучения с учителем, который требует размеченных данных для выполнения своей работы в качестве линейного..
Прогноз наводнений с использованием штата Керала с использованием машинного обучения
Индия является страной в мире, которая ежегодно переживает самые катастрофические наводнения. В больших городах обычно происходит заболачивание в низменных районах. Кроме того, в увеличении заболачивания виноваты несколько важных факторов, включая поверхностный сток, относительную высоту и недостаточный путь для выхода воды. Прогнозирование наводнений очень важно. В Индии наводнение представляет собой серьезное бедствие, наносящее серьезный ущерб всей биосфере. Для прогнозирования и..
Машина опорных векторов PART1
В этом посте я расскажу об одном из самых популярных алгоритмов машинного обучения, который широко используется для решения задач классификации и регрессии. Я, конечно, говорю о машинах опорных векторов (SVM). Когда мы входим в измерение машинного обучения, одним из первых алгоритмов классификации, с которыми мы можем столкнуться, скорее всего, является машина опорных векторов (SVM), и мы увидим, что SVM есть повсюду. SVM - это очень мощная и универсальная модель машинного обучения с..
Демистификация машины опорных векторов - Часть I
Вступление SVM - это инициалы Support Vector Machine, которая является широко используемым алгоритмом машинного обучения для двоичных, а также для задач классификации нескольких классов, а также для задач регрессии. На поверхностном уровне SVM - это в основном задача оптимизации, включающая максимизацию расстояния между границей решения, разделяющей классы. Теперь возникает вопрос, почему мы должны использовать это вместо нейронной сети, потому что SVM ищет оптимальную гиперплоскость..