ပံ့ပိုးမှု vector ဆိုတာဘာလဲ။
ပံ့ပိုးမှု vector သည် အထူးသဖြင့် support vector machines (SVMs) နယ်ပယ်ရှိ စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ SVM များသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် ကြီးကြပ်မှုသင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အစွမ်းထက်သောအတန်းဖြစ်သည်။ ပံ့ပိုးမှု vector တစ်ခု၏ အယူအဆသည် SVMs အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် ဖြစ်တည်မှု၏ အခြေခံကို ပုံဖော်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်ဆိုတာ ဘာလဲ။
ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အစွမ်းထက်ပြီး အသုံးများသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပေးထားသည့် ဒေတာအတွဲ၏ အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် အရည်အချင်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အသုံးပြုသည့် စည်းမျဉ်းအစုံ၏ ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Decision tree သည် data ရှိသည့်အခြေအနေများတွင် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, နိဒါန္း, စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ
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
လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သင်မည်ကဲ့သို့ အကဲဖြတ်နိုင်မည်နည်း။
လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်၊ မက်ထရစ်များနှင့် နည်းစနစ်များစွာကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤအကဲဖြတ်မှုနည်းလမ်းများသည် သုတေသီများနှင့် လေ့ကျင့်သူများအား ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှုကို အကဲဖြတ်ရန်၊ ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိုးတက်မှုအတွက် အလားအလာရှိသော နယ်ပယ်များအတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ အသုံးများသော အကဲဖြတ်ခြင်းနည်းပညာအမျိုးမျိုးကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, နိဒါန္း, Python, TensorFlow နှင့် Keras နှင့်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Support Vector Machines (SVM) တွင် ပံ့ပိုးမှု vector များ၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
Support Vector Machines (SVM) သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် နာမည်ကြီး စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအမှတ်များကို မတူညီသော အတန်းများအဖြစ် ခွဲခြားပေးသည့် အကောင်းဆုံး hyperplane ကို ရှာဖွေခြင်း၏ သဘောတရားအပေါ် အခြေခံထားသည်။ SVM ရှိ ပံ့ပိုးမှု vector များ၏ အခန်းကဏ္ဍသည် ဤအကောင်းဆုံး hyperplane ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ SVM တွင်၊ ပံ့ပိုးမှု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, အားနည်းချက်ကိုစက်စက်အခြေခံသဘောတရားများကိုထောက်ပံ့ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ အယ်လဂိုရီသမ်၏ အဓိကစိန်ခေါ်မှုမှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းကို မည်သို့ဖြေရှင်းနိုင်မည်နည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု အမျိုးအစားအောက်တွင် ပါ၀င်သော လူကြိုက်များပြီး အသုံးများသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အရင်းခံဒေတာဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် ပတ်သက်၍ မည်သည့်ယူဆချက်မျှမပြုလုပ်ပါ။ KNN ကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အဓိကအသုံးပြုသော်လည်း ဆုတ်ယုတ်ခြင်းအတွက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို Programming, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများပြီး အခြေခံကျသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် parametric မဟုတ်သောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ KNN အယ်လဂိုရီသမ်၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ ရှာဖွေခြင်းဖြင့် ပေးထားသောဒေတာအမှတ်၏ အတန်း သို့မဟုတ် တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို K သတ်မှတ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လက်တွေ့ကမ္ဘာနမူနာများတွင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ အယ်လဂိုရီသမ်မှ ရရှိသော ပုံမှန်ခန့်မှန်းခြေတိကျမှုအကွာအဝေးသည် အဘယ်နည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲရှိ ၎င်းတို့၏ k-အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများသို့ သွင်းသွင်းဒေတာ၏ တူညီမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ပေးသည့် ပါရာမက်ထရစ်နည်းလမ်းမဟုတ်သော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ KNN အယ်လဂိုရီသမ်၏ ခန့်မှန်းတိကျမှုသည် အမျိုးမျိုးသောအချက်များပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းလျှောက်လွှာငွေကျပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အကောင်းဆုံးကိုက်ညီသောမျဉ်း၏တိကျမှုကိုဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် နှစ်ထပ်ကိန်းအမှားကို မည်သို့တွက်ချက်သနည်း။
နှစ်ထပ်ကိန်းအမှားသည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အကောင်းဆုံးအံဝင်ခွင်ကျမျဉ်း၏ တိကျမှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးများသော မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများနှင့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ အမှန်တကယ်တန်ဖိုးများကြား ကွာခြားချက်ကို တွက်ချက်သည်။ နှစ်ထပ်ကိန်းအမှားကို တွက်ချက်ခြင်းဖြင့်၊ အကောင်းဆုံးကိုက်ညီသောလိုင်းသည် အရင်းခံကိုကိုယ်စားပြုသည် မည်မျှကောင်းမွန်ကြောင်း အကဲဖြတ်နိုင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, Programming R ကိုနှစ်ထပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python တွင် လေ့ကျင့်ထားသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို 'pickle' module ကို အသုံးပြု၍ ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ ကောက်နိုင်သနည်း။
'pickle' module ကို အသုံးပြု၍ Python ရှိ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော အမျိုးအစားခွဲတစ်ခုကို ကောက်ရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရိုးရှင်းသော အဆင့်အနည်းငယ်ကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ Pickling သည် အရာဝတ္တုတစ်ခုကို အမှတ်အသားပြုပြီး ၎င်းကို ဖိုင်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းနိုင်စေပြီး၊ ထို့နောက်တွင် တင်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံကို သိမ်းဆည်းလိုသည့်အခါတွင် ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ချဉ်ခြင်းနှင့်ချုံ့ချဲ့, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2