စတော့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအခြေအနေတွင် ချိန်ညှိထားသောစျေးနှုန်းများသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့ကို ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အဘယ်ကြောင့်အသုံးပြုကြသနည်း။
ချိန်ညှိထားသောစျေးနှုန်းများသည် စတော့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏အခြေအနေတွင်၊ စတော့ခွဲခြမ်းခြင်း၊ အမြတ်ဝေစုများ သို့မဟုတ် အခြားသော ကော်ပိုရိတ်လုပ်ဆောင်မှုများကဲ့သို့သော အချို့သောအချက်များအတွက် ပြုပြင်ထားသောစတော့များ၏စျေးနှုန်းများကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ စျေးနှုန်းများသည် စတော့ရှယ်ယာ၏အရင်းခံတန်ဖိုးကို တိကျစွာထင်ဟပ်စေပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ပိုမိုအဓိပ္ပာယ်ရှိသောကိုယ်စားပြုမှုကို ပေးဆောင်ရန် ဤပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုများကို ပြုလုပ်ထားပါသည်။
ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ချိန်ညှိထားသောစျေးနှုန်းများကို အသုံးပြုရခြင်း၏ဘုံအကြောင်းရင်းတစ်ခုမှာ စတော့ခွဲခြမ်းမှုများ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ထည့်သွင်းတွက်ချက်ရန်ဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ၎င်း၏ လက်ရှိရှယ်ယာများကို အစုရှယ်ယာများစွာအဖြစ် ခွဲဝေရန် ဆုံးဖြတ်သည့်အခါ စတော့ခွဲခြမ်းမှု ဖြစ်ပေါ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ 2-for-1 စတော့ခွဲခြမ်းမှုသည် ရှိပြီးသားရှယ်ယာတစ်ခုစီကို ရှယ်ယာနှစ်ခုအဖြစ် ပိုင်းခြားစေမည်ဖြစ်သည်။ ခွဲထွက်ခြင်းကြောင့် အစုရှယ်ယာတစ်ခုစီ၏စျေးနှုန်းသည် ထက်ဝက်ကျဆင်းသွားပါသည်။ သို့သော်လည်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု၏ စုစုပေါင်းတန်ဖိုးသည် တူညီနေသေးသည်။
ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပြုလုပ်သည့်အခါ၊ သမိုင်းဝင်စျေးနှုန်းဒေတာအပေါ် စတော့ခွဲခြမ်းမှုများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။ အကြမ်းထည်စျေးနှုန်းဒေတာကို ချိန်ညှိမှုမရှိဘဲ အသုံးပြုပါက၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှာ လှည့်ဖြားပြီး မမှန်နိုင်ပါ။ ချိန်ညှိထားသောစျေးနှုန်းများကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ စတော့ခွဲခြမ်းမှုများ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုများကိုဖယ်ရှားပြီး variables များကြားဆက်ဆံရေးကိုပိုမိုတိကျစွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေပါသည်။
ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ချိန်ညှိထားသောစျေးနှုန်းများကို အသုံးပြုရခြင်း၏နောက်ထပ်အကြောင်းရင်းမှာ အမြတ်ဝေစု၏အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ထည့်သွင်းတွက်ချက်ရန်ဖြစ်သည်။ အမြတ်ဝေစုများသည် ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှ ၎င်း၏ရှယ်ယာရှင်များအား အမြတ်အစွန်းများခွဲဝေပေးသော ပေးချေမှုများဖြစ်သည်။ အစုရှယ်ယာတစ်ခု ပေးဆောင်သောအခါတွင် စတော့စျေးနှုန်းသည် ပုံမှန်အားဖြင့် အမြတ်ဝေစုပမာဏဖြင့် ကျဆင်းသွားပါသည်။ ကုန်ကြမ်းစျေးနှုန်းဒေတာကို အသုံးပြုပါက စျေးနှုန်းကျဆင်းမှုသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
ချိန်ညှိထားသောစျေးနှုန်းများကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအား ဤပေးချေမှုများကြောင့် ဘက်လိုက်မှုမရှိကြောင်း သေချာစေရန် အမြတ်ဝေစု၏သက်ရောက်မှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါသည်။ အမြတ်ဝေစု၏အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ သိသာထင်ရှားနိုင်သောကြောင့် ရေရှည်လမ်းကြောင်းများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံပြုလုပ်ခြင်းပြုလုပ်သည့်အခါ ၎င်းသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။
စတော့ခွဲခြမ်းခြင်းနှင့် အမြတ်ဝေစုများအပြင်၊ စတော့ရှယ်ယာတစ်ခု၏စျေးနှုန်းအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သော အခြားသော ကော်ပိုရိတ်လုပ်ဆောင်မှုများ သို့မဟုတ် ဖြစ်ရပ်များလည်း ရှိနိုင်ပါသည်။ ၎င်းတို့တွင် ပေါင်းစည်းခြင်း၊ ဝယ်ယူမှုများ၊ အလှည့်အပြောင်းများ သို့မဟုတ် စတော့ရှယ်ယာ ပြန်လည်ဝယ်ယူခြင်းများ ပါဝင်နိုင်သည်။ ဤဖြစ်ရပ်များအတွက် ချိန်ညှိထားသောစျေးနှုန်းများကို အသုံးပြုပြီး စတော့၏အရင်းခံတန်ဖိုးကို ပိုမိုတိကျသောကိုယ်စားပြုမှုကို ပေးဆောင်ပါသည်။
ချိန်ညှိထားသောစျေးနှုန်းများကို တွက်ချက်ရန်အတွက် ကော်ပိုရိတ်လုပ်ဆောင်မှုများနှင့် ဖြစ်ရပ်များပေါ်မူတည်၍ အမျိုးမျိုးသောနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စတော့ခွဲခြမ်းမှုများကို ချိန်ညှိသည့်အခါ၊ ရှယ်ယာအရေအတွက်အသစ်ကို ထင်ဟပ်စေရန်အတွက် သမိုင်းဝင်စျေးနှုန်းများကို ခွဲခြမ်းအချိုးဖြင့် ပိုင်းခြားထားသည်။ အမြတ်ဝေစုအတွက် ချိန်ညှိသည့်အခါ၊ သမိုင်းဝင်စျေးနှုန်းများသည် အမြတ်ဝေစုပမာဏဖြင့် ကျဆင်းသွားပါသည်။
စတော့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ချိန်ညှိထားသောစျေးနှုန်းများသည် စတော့ခွဲခြမ်းများ၊ အမြတ်ဝေစုများနှင့် အခြားကော်ပိုရိတ်လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် တွက်ချက်ပြင်ဆင်ထားသောစျေးနှုန်းများကို ရည်ညွှန်းသည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအား ဤအချက်များဖြင့် ဘက်လိုက်ခြင်းမရှိကြောင်း သေချာစေရန် ဤပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုများသည် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ချိန်ညှိထားသောစျေးနှုန်းများကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် စတော့ခွဲခြမ်းခြင်းနှင့် အမြတ်ဝေစုများ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ဖယ်ရှားပြီး စတော့၏အရင်းခံတန်ဖိုးကိုပိုမိုတိကျစွာကိုယ်စားပြုမှုကိုပေးစွမ်းသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning:
- linear regression (အကောင်းဆုံး fit line ၏ y-ကြားဖြတ်) တွင် b parameter ကို မည်သို့တွက်ချက်သနည်း။
- SVM တစ်ခု၏ ဆုံးဖြတ်ချက်နယ်နိမိတ်ကို သတ်မှတ်ရာတွင် အထောက်အကူပြု vector များသည် မည်သည့်အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သနည်း၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ၎င်းတို့ကို မည်သို့ဖော်ထုတ်သနည်း။
- SVM ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ အလေးချိန် vector `w` နှင့် bias `b` တို့၏အရေးပါမှုကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့ကို မည်သို့ဆုံးဖြတ်သနည်း။
- SVM အကောင်အထည်ဖော်မှုတွင် `visualize` နည်းလမ်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နားလည်ရန် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
- SVM အကောင်အထည်ဖော်မှုတစ်ခုရှိ 'ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်' နည်းလမ်းသည် ဒေတာအချက်အသစ်တစ်ခု၏ အမျိုးအစားခွဲခြင်းကို မည်သို့ဆုံးဖြတ်သနည်း။
- စက်သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် Support Vector Machine (SVM) ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- Python တွင် SVM အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် scikit-learn ကဲ့သို့သော စာကြည့်တိုက်များကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း၊ သော့ချက်လုပ်ဆောင်ချက်များသည် အဘယ်နည်း။
- SVM ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် ကန့်သတ်ချက်၏အဓိပ္ပာယ် (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) ကို ရှင်းပြပါ။
- SVM ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပြဿနာ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းကို သင်္ချာနည်းဖြင့် မည်သို့ပုံဖော်သနည်း။
- SVM တွင် သတ်မှတ်ထားသော အင်္ဂါရပ်တစ်ခု၏ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုသည် ဆုံးဖြတ်ချက်လုပ်ဆောင်ချက်၏ နိမိတ်ပေါ်တွင် မည်သို့မူတည်သနည်း (စာသား{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))။
Python ဖြင့် EITC/AI/MLP Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။