В большинстве задач машинного обучения довольно сложно получить линейную границу для классификаций, используя текущее количество признаков. Это легко понять, построив визуализацию. Эту проблему можно решить, используя хитрость ядра. Трюк с ядром — это метод проецирования данных (в настоящее время находящихся в низком измерении/пространстве признаков) в более высокое измерение. Проще говоря, мы просто увеличиваем количество функций или столбцов. Делая это, мы можем..

В целом специалист по данным должен иметь общее представление о следующих концепциях, связанных с ядрами в машинном обучении: 1. Что такое ядра? 2. Типы ядер. 3. Назначение ядер. 4. Выбор ядер. 5. Настройка гиперпараметров. 6. Ограничения ядер. Прежде чем мы обсудим вышеизложенное, связанное с ядрами в машинном обучении, давайте сначала рассмотрим несколько основных понятий: Машина опорных векторов , S векторы опорных векторов и Линейный и нелинейный..

Хорошо, уже есть много статей, описывающих линейную регрессию, но я мало что видел о ядерной регрессии. Ну раз вы это читаете, значит, вы тоже не нашли то, что искали… Для полноты мы начнем с обычной линейной регрессии. Обычная линейная регрессия Сначала нам нужны некоторые данные, с которыми мы можем поиграть. Здесь мы просто создадим несколько произвольных двумерных образцов. Вы можете думать об этих данных как хотите. Здесь мы можем ясно видеть, что существует сильная..

ПОДДЕРЖКА ВЕКТОРНЫХ МАШИН SVM - это управляемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для регрессии. Этот алгоритм хорошо работает как с линейно, так и с нелинейно разделяемыми данными и довольно популярен. В этом блоге я остановлюсь на SVM для классификации. РАБОТА SVM Векторы поддержки Прежде чем перейти к работе, давайте сначала разберемся, что такое векторы поддержки. Слева вы можете видеть, что есть два класса..

Отказ от ответственности: это интуитивный обзор очень высокого уровня этой эзотерической темы. В этой статье не рассматриваются все технические тонкости. Начнем с задачи одномерной бинарной классификации. Вот набор красных и зеленых точек, лежащих вдоль оси X. Если мы дадим эту задачу машине линейных опорных векторов, у нее не возникнет проблем с классификацией двух классов красных и зеленых шаров путем рисования границы решения. Представьте себе сценарий, когда машина..