Понимание функций потерь: потеря шарнира Часто в машинном обучении мы сталкиваемся с функциями потерь. Для кого-то вроде меня, не имеющего опыта работы в CS, мне было трудно изучить математические концепции, лежащие в основе функций потерь, и реализовать их в своих моделях. Итак, здесь я попытаюсь объяснить в самых простых терминах, что такое функция потерь и как она помогает в оптимизации наших моделей. Я буду рассматривать примеры классификации только потому, что их легче понять,..

SVM — достаточно простой классификатор, целью которого является создание гиперплоскости для классификации данных. И лучшим гиперпланом будет тот, который оставляет максимальный отрыв от обоих классов. Наша цель не в том, чтобы снова говорить о теории SVM, но мы поймем различные методы классификации и их результаты, когда они будут применены. Итак, сначала я буду работать с данными Social_Network_Ads.csv, чтобы классифицировать погоду, купленную клиентом или нет, а затем проверить..