Python တွင် SVM အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် scikit-learn ကဲ့သို့သော စာကြည့်တိုက်များကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သနည်း၊ သော့ချက်လုပ်ဆောင်ချက်များသည် အဘယ်နည်း။
Support Vector Machines (SVM) သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးထိရောက်သော ကြီးကြပ်ထားသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အစွမ်းထက်ပြီး စွယ်စုံရအတန်းဖြစ်သည်။ Python ရှိ scikit-learn ကဲ့သို့သော စာကြည့်တိုက်များသည် SVM ၏ ခိုင်မာသော အကောင်အထည်ဖော်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် လေ့ကျင့်သူများနှင့် သုတေသီများအတွက် အတူတူပင်ဖြစ်ပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုသည် SVM အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် scikit-learn ကို မည်သို့အသုံးချနိုင်သည်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြမည်ဖြစ်ပြီး၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်စက် optimization, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
SVM ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် ကန့်သတ်ချက်၏အဓိပ္ပာယ် (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) ကို ရှင်းပြပါ။
ကန့်သတ်ချက်သည် ပံ့ပိုးမှု Vector Machines (SVMs) ၏ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အခြေခံကျသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကန့်သတ်ချက်သည် မတူညီသောအတန်းများကြားရှိအနားသတ်များကို တိုးမြှင့်စေပြီး SVM မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအမှတ်များကို မှန်ကန်စွာ အမျိုးအစားခွဲကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အပြည့်အဝ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်စက် optimization, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
SVM ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပြဿနာ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းကို သင်္ချာနည်းဖြင့် မည်သို့ပုံဖော်သနည်း။
Support Vector Machine (SVM) ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပြဿနာ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဒေတာအမှတ်များကို ကွဲပြားသောအတန်းများအဖြစ် အကောင်းဆုံးခွဲခြားနိုင်သည့် ဟိုက်ပါလေယာဉ်ကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ ပံ့ပိုးမှု vector များဟုသိကြသော အတန်းတစ်ခုစီမှ ဟိုက်ပါလေယာဉ်နှင့် အနီးဆုံးဒေတာအမှတ်များကြား အကွာအဝေးအဖြစ် သတ်မှတ်ထားသော အနားသတ်ကို ချဲ့ထွင်ခြင်းဖြင့် ဤခွဲခြားမှုကို ရရှိသည်။ SVM
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်စက် optimization, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
SVM တွင် သတ်မှတ်ထားသော အင်္ဂါရပ်တစ်ခု၏ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုသည် ဆုံးဖြတ်ချက်လုပ်ဆောင်ချက်၏ နိမိတ်ပေါ်တွင် မည်သို့မူတည်သနည်း (စာသား{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))။
Support Vector Machines (SVMs) သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုသည့် အားကောင်းသော ကြီးကြပ်မှု သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ SVM ၏ အဓိကပန်းတိုင်မှာ အမြင့်ဘက်မြင်အာကာသအတွင်း မတူညီသော အတန်းများ၏ ဒေတာအမှတ်များကို အကောင်းဆုံးခွဲခြားနိုင်သည့် အကောင်းဆုံး ဟိုက်ပါလေယာဉ်ကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ SVM တွင် သတ်မှတ်ထားသော အင်္ဂါရပ်တစ်ခု၏ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုသည် ဆုံးဖြတ်ချက်နှင့် နက်ရှိုင်းစွာ ဆက်စပ်နေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်စက် optimization, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Support Vector Machines (SVM) ၏ context ရှိ hyperplane equation (mathbf{x} cdot mathbf{w} + b = 0) ၏ အခန်းကဏ္ဍကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် Support Vector Machines (SVMs) ၏အခြေအနေတွင်၊ ဟိုက်ပါပျံညီမျှခြင်းသည် အဓိကကျသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် မတူညီသောအတန်းများကို ပိုင်းခြားထားသည့် ဆုံးဖြတ်ချက်နယ်နိမိတ်ကို သတ်မှတ်ပေးသောကြောင့် ဤညီမျှခြင်းသည် SVMs ၏လုပ်ဆောင်မှုအတွက် အခြေခံအကျဆုံးဖြစ်သည်။ ဤ hyperplane ၏ အရေးပါပုံကို နားလည်ရန်၊ လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်စက် optimization, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်