scikit-learn မှ ပံ့ပိုးမှု Vector Classifier (SVC) ကို အသုံးပြုရာတွင် မော်ဒယ်နှင့် ကိုက်ညီမှုမှ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းအထိ ပါဝင်သည့် အဆင့်များမှာ အဘယ်နည်း။
Support Vector Classifier (SVC) သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အစွမ်းထက်သော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ scikit-learn မှ SVC ကို အသုံးပြုခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များကို မော်ဒယ်နှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်အောင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းအထိ ဆွေးနွေးပါမည်။ အဆင့် 1- SVC ကို အသုံးမပြုမီ လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းခြင်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Scikit- လေ့လာပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်မှုဒေတာကိုဖန်တီးရန် scikit-learn ရှိ train_test_split လုပ်ဆောင်ချက်ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း။
scikit-learn ရှိ train_test_split လုပ်ဆောင်ချက်သည် ကျွန်ုပ်တို့အား ပေးထားသည့် ဒေတာအစုံမှ လေ့ကျင့်မှုနှင့် စမ်းသပ်ဒေတာအစုံများကို ဖန်တီးနိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မမြင်ရသောဒေတာများတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်များ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်နိုင်သောကြောင့် ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ train_test_split လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့ ဦးစွာ လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Scikit- လေ့လာပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
machine learning algorithms မှလွဲ၍ scikit-learn မှ ကိရိယာများ ပံ့ပိုးပေးသည့် အလုပ်အချို့မှာ အဘယ်နည်း။
Scikit-learn၊ Python ရှိ နာမည်ကြီး စက်သင်ယူမှု စာကြည့်တိုက်သည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များထက် ကျယ်ပြန့်သော ကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ scikit-learn မှ ပံ့ပိုးပေးသော နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်စရာများမှာ စာကြည့်တိုက်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်စေပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အလုပ်အချို့ကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Scikit- လေ့လာပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
scikit-learn ၏ ထူးခြားသော အင်္ဂါရပ်များထဲမှ တစ်ခုကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် မတူညီသော မော်ဒယ်လ်အမျိုးအစားများကို နားလည်ရန် အကောင်းဆုံးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်အောင် မည်သို့ပြုလုပ်သနည်း။
မတူညီသော မော်ဒယ်များကို နားလည်ရန် အထူးကောင်းမွန်သော ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်စေသည့် scikit-learn ၏ ထူးခြားသော အင်္ဂါရပ်များထဲမှ တစ်ခုသည် ၎င်း၏ ကျယ်ပြန့်သော စက်သင်ယူမှု အယ်ဂိုရီသမ်များ စုစည်းမှု ဖြစ်သည်။ Scikit-learn သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်း၊ အစုလိုက်အပြုံလိုက်၊ အတိုင်းအတာလျှော့ချခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်းအပါအဝင် စက်သင်ယူခြင်း၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို အကျုံးဝင်စေသည့် ကျယ်ပြန့်သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပေးပါသည်။ ဤ ကွဲပြားသော algorithms သည် ခွင့်ပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Scikit- လေ့လာပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
"scikit-learn" ဟူသောအမည်၏ မူလဇစ်မြစ်ကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် အချိန်နှင့်အမျှ မည်သို့ကျော်ကြားလာသနည်း။
"scikit-learn" ဟူသောအမည်သည် Python ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တို့မှ မူလအစရှိသည်။ "scikit" ဟူသော အသုံးအနှုန်းသည် Python ရှိ သိပ္ပံနည်းကျတွက်ချက်ခြင်းအတွက် open-source software အစုအဝေးကို ရည်ညွှန်းသည့် "SciPy Toolkit" ၏ အတိုကောက်ပုံစံဖြစ်သည်။ "လေ့လာရန်" ဟူသော စကားလုံးသည် စာကြည့်တိုက်၏ အဓိက ရည်ရွယ်ချက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်၊ ၎င်းမှာ စာကြည့်တိုက်တစ်ခု ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Scikit- လေ့လာပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်