Support Vector Machine (SVM) ဆိုတာဘာလဲ။
Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင် Support Vector Machine (SVM) သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် ရေပန်းစားသော algorithm တစ်ခုဖြစ်သည်။ အမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် SVM ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ အဓိကကျသောအဆင့်များထဲမှတစ်ခုသည် ဒေတာအမှတ်များကို မတူညီသောအတန်းများအဖြစ် အကောင်းဆုံးခွဲခြားနိုင်သည့် ဟိုက်ပါလေယာဉ်ကိုရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။ ဟိုက်ပါလေယာဉ်ကို ရှာတွေ့ပြီးနောက်၊ ဒေတာအမှတ်အသစ်ကို အမျိုးအစားခွဲသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, SVM သတ်မှတ်ချက်များ
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်သည် လေ့ကျင့်နိုင်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် သင့်လျော်ပါသလား။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် လေ့ကျင့်နိုင်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အမှန်တကယ်ပင် သင့်လျော်ပါသည်။ KNN သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် parametric မဟုတ်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ရှိပြီးသား သာဓကများနှင့် တူညီမှုအပေါ် အခြေခံ၍ သာဓကအသစ်များကို အမျိုးအစားခွဲသည့် စံနမူနာအခြေခံ သင်ယူမှု အမျိုးအစားဖြစ်သည်။ KNN
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းလျှောက်လွှာငွေကျပ်
SVM လေ့ကျင့်ရေး algorithm ကို binary linear အမျိုးအစားခွဲအဖြစ် အသုံးများပါသလား။
Support Vector Machine (SVM) လေ့ကျင့်ရေး algorithm ကို binary linear classifier အဖြစ် အမှန်ပင် အသုံးများသည်။ SVM သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းနှစ်ခုလုံးတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် အစွမ်းထက်ပြီး အသုံးများသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ binary linear classifier အဖြစ် ၎င်း၏အသုံးပြုမှုကို ဆွေးနွေးကြပါစို့။ SVM သည် ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်သည့် ကြီးကြပ်မှု သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခု ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, scratch မှ SVM တစ်ခုဖန်တီးခြင်း
regression algorithms သည် စဉ်ဆက်မပြတ် ဒေတာဖြင့် အလုပ်လုပ်နိုင်ပါသလား။
Regression algorithms သည် မှီခိုကိန်းရှင်နှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော သီးခြားကိန်းရှင်များကြား ဆက်စပ်မှုကို စံနမူနာပြုခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် စက်သင်ယူခြင်းနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည်။ Regression algorithms သည် စဉ်ဆက်မပြတ် ဒေတာဖြင့် အမှန်တကယ် အလုပ်လုပ်နိုင်သည်။ အမှန်မှာ၊ ဆုတ်ယုတ်မှုသည် စဉ်ဆက်မပြတ်ကိန်းရှင်များကို ကိုင်တွယ်ရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ကိန်းဂဏာန်းများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှုကိုနားလည်ခြင်း
linear regression သည် စကေးချဲ့ရန်အတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသလား။
Linear regression သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့်နည်းပညာဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် regression analysis တွင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မှီခိုကိန်းရှင်နှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များကြားတွင် မျဉ်းသားသော ဆက်ဆံရေးတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ linear regression သည် ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးတွင် ၎င်း၏အားသာချက်များရှိနေသော်လည်း၊ ၎င်းကို အတိုင်းအတာချဲ့ခြင်းရည်ရွယ်ချက်အတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်းမရှိပါ။ တကယ်တော့ သင့်လျော်မှုပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ဆုတ်ယုတ်မှုကိုနားလည်ခြင်း
ဒေတာအချက်များ၏ သိပ်သည်းဆအပေါ် အခြေခံ၍ လှိုင်းနှုန်းကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြောင်းလဲနေသော လှိုင်းနှုန်းကို မည်ကဲ့သို့ ချိန်ညှိသနည်း။
Mean shift dynamic bandwidth သည် data point များ၏ သိပ်သည်းဆကို အခြေခံ၍ bandwidth parameter ကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ချိန်ညှိရန် algorithms များကို အစုလိုက်အပြုံလိုက် ပြုလုပ်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် ဒေတာ၏ကွဲပြားသောသိပ်သည်းဆကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် ပိုမိုတိကျသောအစုအဝေးကိုပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။ mean shift algorithm တွင် bandwidth parameter သည် the size ကိုဆုံးဖြတ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, shift ပြောင်းလဲမှု Bandwidth ကိုဆိုလိုသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆိုလိုရင်းမှာ ပြောင်းလဲနေသော လှိုင်းနှုန်းကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းတွင် အင်္ဂါရပ်အစုံအတွက် အလေးများကို သတ်မှတ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
mean shift dynamic bandwidth အကောင်အထည်ဖော်မှုတွင် အလေးများကို feature sets များသတ်မှတ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ clustering process တွင် မတူညီသောအင်္ဂါရပ်များ၏ ကွဲပြားသောအရေးပါမှုကို ထည့်သွင်းတွက်ချက်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ mean shift algorithm သည် အထပ်ထပ်အခါခါပြောင်းခြင်းဖြင့် တံဆိပ်မပါသောဒေတာတွင် အရင်းခံဖွဲ့စည်းပုံကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ရည်ရွယ်သော လူကြိုက်များသော parametric မဟုတ်သော အစုလိုက်အပြုံလိုက်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, shift ပြောင်းလဲမှု Bandwidth ကိုဆိုလိုသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
mean shift dynamic bandwidth ချဉ်းကပ်မှုတွင် အချင်းဝက်တန်ဖိုးအသစ်ကို မည်သို့သတ်မှတ်သနည်း။
ပျမ်းမျှအပြောင်းအရွှေ့ ရွေ့လျားလှိုင်းနှုန်း ချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ အချင်းဝက်တန်ဖိုးအသစ်၏ ဆုံးဖြတ်ချက်သည် အစုလိုက်ဖွဲ့ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နံပါတ်၏ကြိုတင်သိရှိထားရန်မလိုအပ်ဘဲ ဒေတာအတွင်းသိပ်သည်းသောဒေသများကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေသောကြောင့် ဤချဉ်းကပ်မှုကို စက်သင်ယူခြင်းနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, shift ပြောင်းလဲမှု Bandwidth ကိုဆိုလိုသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အချင်းဝက်ကို hard coding မလုပ်ဘဲ centroids များကို မှန်ကန်စွာရှာဖွေခြင်းကို ဆိုလိုသည်မှာ ရွေ့လျားနိုင်သော bandwidth ချဉ်းကပ်နည်းသည် မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းမည်နည်း။
mean shift dynamic bandwidth ချဉ်းကပ်မှုသည် အချင်းဝက်ကို hard coding မလုပ်ဘဲ centroid များကို ရှာဖွေရန် algorithms များကို အစုလိုက်လုပ်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် အားကောင်းသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပုံသဏ္ဍာန်သိပ်သည်းဆမဟုတ်သော သို့မဟုတ် အစုအဖွဲ့များသည် ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် အရွယ်အစားအမျိုးမျိုးရှိသည့်အခါ ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်တွင်၊ မည်သို့မည်ပုံအသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုကျွန်ုပ်တို့အသေးစိတ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, shift ပြောင်းလဲမှု Bandwidth ကိုဆိုလိုသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
mean shift algorithm တွင် ပုံသေအချင်းဝက်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ ကန့်သတ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
mean shift algorithm သည် machine learning နှင့် data clustering နယ်ပယ်တွင် ရေပန်းစားသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အစုအစည်းများ၏ အရေအတွက်ကို ဦးစားပေးမသိသည့် ဒေတာအတွဲများအတွင်းရှိ အစုအဝေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်။ mean shift algorithm ၏ အဓိက parameters များထဲမှ တစ်ခုသည် bandwidth ဖြစ်သည်၊၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, shift ပြောင်းလဲမှု Bandwidth ကိုဆိုလိုသည်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်