CVXOPT စာကြည့်တိုက်သည် Soft Margin SVM မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့ကူညီဆောင်ရွက်ပေးသနည်း။
CVXOPT စာကြည့်တိုက်သည် Soft Margin Support Vector Machine (SVM) မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကူညီဆောင်ရွက်ပေးသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ SVM သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုသည့် နာမည်ကြီး စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အတန်းများကြားအနားသတ်များကို ချဲ့ထွင်နေစဉ် ဒေတာအမှတ်များကို မတူညီသော အတန်းများအဖြစ် ပိုင်းခြားပေးသည့် အကောင်းဆုံးသော ဟိုက်ပါလေယာဉ်ကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့် အလုပ်လုပ်ပါသည်။
CVXOPT သည် Convex Optimization ၏အတိုကောက်ဖြစ်ပြီး၊ ခုံးပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်းပြဿနာများအတွက် အထူးထုတ်လုပ်ထားသည့် Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ခုံးပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်းပြဿနာများကို ကိန်းဂဏန်းများဖြင့် ဖြေရှင်းရန်အတွက် ထိရောက်သောလုပ်ရိုးလုပ်စဉ်အစုံကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ Soft Margin SVM မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၏ အခြေအနေတွင်၊ CVXOPT သည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို များစွာရိုးရှင်းစေမည့် အဓိကအင်္ဂါရပ်များစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။
ပထမဆုံးနှင့် အရေးကြီးဆုံးမှာ CVXOPT သည် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ပုံဖော်ခြင်းနှင့် ဖြေရှင်းခြင်းအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ရည်ရွယ်ချက်လုပ်ဆောင်ချက်၊ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ကိန်းရှင်များကို တိုတိုနှင့်ဖတ်နိုင်သောပုံစံဖြင့် သတ်မှတ်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် လေ့ကျင့်သူများသည် ၎င်းတို့၏ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို အလွယ်တကူဖြေရှင်းနိုင်သော သင်္ချာပုံစံဖြင့် ဖော်ပြရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
CVXOPT သည် အတွင်းပိုင်းအမှတ်နည်းလမ်းများနှင့် ပထမမှာယူသည့်နည်းလမ်းများအပါအဝင် ခုံးပိုကောင်းအောင်ဖြေရှင်းပေးသည့် အမြောက်အမြားကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤဖြေရှင်းသူများသည် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် SVM မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် အရေးကြီးသော အကြီးစား optimization ပြဿနာများကို ထိရောက်စွာ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းရှိသည်။ စာကြည့်တိုက်သည် ပြဿနာဖွဲ့စည်းပုံနှင့် အသုံးပြုသူစိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အသင့်လျော်ဆုံးဖြေရှင်းသူအား အလိုအလျောက်ရွေးချယ်ပေးကာ ထိရောက်ပြီး တိကျသောဖြေရှင်းချက်များကို အာမခံပါသည်။
ထို့အပြင်၊ CVXOPT သည် matrix operations နှင့် linear algebra computations ကဲ့သို့သော ဘုံသင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် built-in function အစုံကို ပေးပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်များကို လျင်မြန်ပြီး ထိရောက်စွာ အကောင်အထည်ဖော်မှုရရှိရန် C နှင့် Fortran ကဲ့သို့သော အဆင့်နိမ့်ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ဆောင်ရွက်ထားပါသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ရှုပ်ထွေးသော သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လွယ်ကူစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေကာ၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို လျှော့ချရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။
ထို့အပြင် CVXOPT သည် SVM မော်ဒယ်များတွင် စိတ်ကြိုက် kernels အသုံးပြုမှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Kernels များသည် feature vector များကို အထူးတလည်တွက်ချက်ခြင်းမပြုဘဲ algorithm သည် high-dimensional feature spaces များတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် SVM ၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ CVXOPT သည် စိတ်ကြိုက် kernel လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းရန်အတွက် အသုံးပြုသူများအတွက် SVM မော်ဒယ်ကို ၎င်းတို့၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်အောင် ချိန်ညှိနိုင်စေမည့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သော မူဘောင်တစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
Soft Margin SVM မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရာတွင် CVXOPT ၏အသုံးပြုမှုကို သရုပ်ဖော်ရန်အတွက် အောက်ပါဥပမာကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် -1 နှင့် 1 ဟုအမည်တပ်ထားသော အတန်းနှစ်ခုပါရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအချက်အသစ်များကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် SVM မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်လိုသည်ဆိုပါစို့။ အကောင်းဆုံး hyperplane ကိုရှာတွေ့သော optimization ပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန် CVXOPT ကိုသုံးနိုင်သည်။
ပထမဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပတ္တာဆုံးရှုံးမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် အနားသတ်ကို ချဲ့ထွင်ရန် ရည်ရွယ်သော ရည်ရွယ်ချက် လုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်ပါသည်။ ၎င်းကို CVXOPT ၏ syntax ကို အသုံးပြု၍ quadratic programming ပြဿနာတစ်ခုအဖြစ် ကျွန်ုပ်တို့ဖော်ပြနိုင်သည်။ ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအချက်များအား မှန်ကန်စွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် တွန်းအားပေးသည့် ကန့်သတ်ချက်များကို သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် CVXOPT ၏ဖြေရှင်းချက်အား အသုံးပြု၍ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။
ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပြဿနာကို ဖြေရှင်းပြီးသည်နှင့်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်နယ်နိမိတ်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုကဲ့သို့သော အကောင်းဆုံး ဟိုက်ပါလေယာဉ် ကန့်သတ်ဘောင်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ရရှိနိုင်ပါသည်။ ထို့နောက် ဆုံးဖြတ်ချက် နယ်နိမိတ်နှင့် သက်ဆိုင်သည့် ၎င်းတို့၏ ရပ်တည်ချက်အပေါ် အခြေခံ၍ ဒေတာအမှတ်အသစ်များကို အမျိုးအစားခွဲရန် ဤဘောင်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
CVXOPT စာကြည့်တိုက်သည် Soft Margin SVM မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို များစွာလွယ်ကူချောမွေ့စေမည့် ပြည့်စုံသောကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်း၏အသုံးပြုသူ-ဖော်ရွေသောအင်တာဖေ့စ်၊ ထိရောက်သောဖြေရှင်းသူများ၊ တပ်ဆင်ထားသောသင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် စိတ်ကြိုက် kernels များအတွက် ပံ့ပိုးမှုများသည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်ရှိ သုတေသီများနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်သူများအတွက် အဖိုးတန်ပစ္စည်းတစ်ခုဖြစ်လာစေသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning:
- SVM algorithm နှင့် အပြန်အလှန်အားဖြင့် KNN ကို အဘယ်ကြောင့် အသုံးပြုသင့်သနည်း။
- Quandl ဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းကို လက်ရှိထည့်သွင်းပြီး ဆုတ်ယုတ်မှုကို သရုပ်ပြရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနည်း။
- 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။
Python ဖြင့် EITC/AI/MLP Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။