Публикации по теме 'support-vector-machine'


Регресс в машинном обучении
Регресс в машинном обучении Модели регрессии используются для прогнозирования непрерывного значения. Прогнозирование цен на дом с учетом его характеристик, таких как размер, цена и т. Д., Является одним из распространенных примеров регрессии. Это контролируемая техника. Подробное объяснение типов машинного обучения и некоторых важных концепций дано в моей предыдущей статье. Начиная с машинного обучения Этот вопрос приходит в голову почти каждому,..
Уловка ядра и SVM
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..
Регрессия опорных векторов: раскрытие возможностей нелинейного прогнозного моделирования
Регрессия опорных векторов (SVR) — это мощный метод машинного обучения, используемый для задач регрессии, особенно в сценариях, где линейной регрессии может быть недостаточно из-за сложных отношений или нелинейных закономерностей в данных. SVR является расширением алгоритма машины опорных векторов (SVM), который в основном используется для задач классификации. Способность SVR обрабатывать как линейные, так и нелинейные данные делает его инструментом для различных реальных приложений,..
Методы опорных векторов — Учебное пособие
Как использовать SVM в задачах классификации с примерами. Попытка выбрать модель машинного обучения для вашей задачи классификации может оказаться сложной задачей, и можно легко заблудиться, ища лучшую модель для этой задачи. В этом руководстве мы рассмотрим модель Машины опорных векторов (SVM) с интуитивной точки зрения на базовых примерах. Что такое машины опорных векторов? Машины опорных векторов (SVM) — это контролируемая модель машинного обучения, которая помогает нам..
Сравнительное исследование фильтрации спама в электронной почте с использованием алгоритмов классификации
Аннотация Электронные письма со спамом являются постоянным источником разочарования для среднего пользователя Интернета. Проблема фильтрации спам-сообщений является важной для поставщиков услуг электронной почты, чтобы свести к минимуму эту нежелательную форму связи, которая также часто представляет угрозу кибербезопасности. Здесь я изучаю два популярных алгоритма классификации машинного обучения, логистической регрессии (LR) и машин опорных векторов (SVM), чтобы помочь решить эту..
Методы опорных векторов (SVM)
ВВЕДЕНИЕ : – Машины опорных векторов (svm) — это популярные классы алгоритмов, используемых в машинном обучении для задач классификации и регрессии. Алгоритм SVM пытается найти наилучшую гиперплоскость, которая разделяет точки данных разных классов в пространстве признаков . SVM — это мощный алгоритм, который хорошо работает как с линейно разделимыми, так и с нелинейно разделимыми данными. РАБОТА АЛГОРИТМА SVM:- Алгоритм SVM работает, находя оптимальную гиперплоскость, которая..
Объяснение метода опорных векторов (SVM)!
Полезно для тех, кто начинает свою карьеру в машинном обучении и хочет узнать больше о машинах опорных векторов — это статья без заметок, которые я подготовил, пока изучал ее (так что не думайте много о грамматике, это было специально), Я повторяю, что это то же самое, что и начало, и в SVM есть гораздо больше, особенно математика. Мощная модель машинного обучения — линейная, нелинейная классификация, регрессия, обнаружение выбросов — хорошо подходит для наборов данных небольшого и..