Публикации по теме 'support-vector-machine'
Машинное обучение с PHP: использование машины опорных векторов (SVM) через ext-svm
PHP - очень популярный язык, и когда что-то становится очень популярным, обычно бывает, что кто-то выходит и просто говорит: «Это не круто», и это нормально, это случается. Я читал много статей, в которых говорилось, что «PHP не годится для машинного обучения» или говорится: «Просто перейди на язык X, чтобы выполнить это, он будет работать лучше» (я не собираюсь зацикливаться на другом языке, просто говорю о случайных вещах в Интернете. ).
Я любитель PHP, я не скрою, я пробовал разные..
A43: Машины опорных векторов (SVM) — Практика [полный проект с кодом]
Выбор признаков, хи-квадрат, ANOVA, поиск по сетке, случайный поиск, масштабирование признаков, кривая ROC, прогнозирование рака молочной железы
Эта статья является частью серии книг Наука о данных с нуля — Могу ли я, чтобы я смог . ( Нажмите здесь, чтобы получить копию сегодня !)
Нажмите здесь, чтобы перейти к предыдущей статье/лекции на тему «A42: Методы опорных векторов (SVM) [За кулисами!]!! »
💐Нажмите здесь, чтобы ПОДПИСАТЬСЯ на меня, чтобы получать новые..
Введение в машинное обучение метода опорных векторов (SVM)
Машина опорных векторов или SVM — это один из самых популярных алгоритмов обучения с учителем, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии.
Опорные векторные машины
Машина опорных векторов строит гиперплоскость или набор гиперплоскостей в многомерном или бесконечномерном пространстве, которые можно использовать для классификации, регрессии или других задач. Интуитивно хорошее разделение достигается за счет гиперплоскости, которая имеет наибольшее..
Прогнозирование движения цен на акции с помощью AI/ML
Используя финансовые данные, экстраполированные из списка компаний S&P 500, этот проект по науке о данных направлен на создание модели AI / ML, которая предсказывает 52-недельную динамику цены акций.
Подключиться к платному доступу? Избавьтесь от этого здесь!
Осуществляется исследование, визуализация и обработка данных. Затем выполняется анализ регрессии опорных векторов (SVR). Помимо заключения обсуждаются результаты.
Прогнозирование ценовой динамики акций за 52-недельный период..
SVM (машины опорных векторов) Math Made Easy
SVM (машины опорных векторов): математика стала проще
автор: Теджвир Сингх, Танви Малхотра — 11 ноября 2018 г.
В наших группах сверстников многие ученики боятся математики, лежащей в основе машин опорных векторов (SVM). Итак, это наша попытка сделать учебник для лучшего понимания SVM. В последующих блогах мы углубимся в математику и интуицию, стоящую за SVM.
Цель SVM
SVM — это контролируемый алгоритм машинного обучения. Нам нужна зависимая переменная, то есть переменная для..
Методы опорных векторов (SVM)
Понимание машин опорных векторов
Машины опорных векторов (SVM) — это один из самых мощных готовых алгоритмов машинного обучения с учителем для классификации задач. В отличие от многих других алгоритмов машинного обучения, таких как нейронные сети, вам не нужно делать много настроек, чтобы получить хорошие результаты с SVM.
Ключевые термины
Опорные векторы: точки данных, ближайшие к максимальной или оптимальной гиперплоскости. Эти векторы определяют положительную и..
C для стоимости
При использовании метода классификатора опорных векторов для задач классификации «C» является первым гиперпараметром, указанным в документации для «sklearn.svm.svc». Он описывается как «штрафной параметр термина ошибки». большой с зашумленными наборами данных, мы хотим, чтобы «C» был большим.
«C» также означает «цена», например, «цена за ошибочную классификацию». Как видно из приведенных выше графиков, когда граница «мягкая», вероятность неправильной классификации при разделении выше...
