scikit-learn မှ ပံ့ပိုးမှု Vector Classifier (SVC) ကို အသုံးပြုရာတွင် မော်ဒယ်နှင့် ကိုက်ညီမှုမှ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းအထိ ပါဝင်သည့် အဆင့်များမှာ အဘယ်နည်း။
ဗုဒ္ဓဟူးနေ့၊ Augustဂုတ်လ ၁၉ ရက်၊
by EITCA အကယ်ဒမီ
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
အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည်
ဉာဏ်ရည်တု, အမြိုးခှဲခွားခွငျး, စက်သင်ယူ, Scikit- လေ့လာပါ, Vector Classifier ကို ပံ့ပိုးပါ။, SVC