SVM တစ်ခု၏ ဆုံးဖြတ်ချက်နယ်နိမိတ်ကို သတ်မှတ်ရာတွင် အထောက်အကူပြု vector များသည် မည်သည့်အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သနည်း၊ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ၎င်းတို့ကို မည်သို့ဖော်ထုတ်သနည်း။
Support Vector Machines (SVMs) သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အသုံးပြုသော ကြီးကြပ်မှုသင်ယူမှုပုံစံများ၏ အတန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ SVMs ၏နောက်ကွယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားမှာ မတူညီသောအတန်းများ၏ ဒေတာအမှတ်များကို အကောင်းဆုံးခွဲခြားနိုင်သည့် အကောင်းဆုံး hyperplane ကိုရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ ပံ့ပိုးမှု vector များသည် ဤဆုံးဖြတ်ချက် နယ်နိမိတ်ကို သတ်မှတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းများဖြစ်သည်။ ဤတုံ့ပြန်မှု၏အခန်းကဏ္ဍကိုရှင်းလင်းစွာဖော်ပြလိမ့်မည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, scratch ကနေ SVM ပြီးစီး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
SVM အကောင်အထည်ဖော်မှုတွင် `visualize` နည်းလမ်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နားလည်ရန် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
Support Vector Machine (SVM) အကောင်အထည်ဖော်မှုတွင် 'visualize' နည်းလမ်းသည် အဓိကအားဖြင့် မော်ဒယ်၏ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်ခြင်းတို့ကို အဓိကအားဖြင့် လှည့်ပတ်နေသော အရေးကြီးသောရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ SVM မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အမူအကျင့်များကို နားလည်ခြင်းသည် ၎င်း၏အသုံးချမှုနှင့် အလားအလာတိုးတက်မှုများအကြောင်း အသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ `visualize` နည်းလမ်း၏ အဓိက ရည်ရွယ်ချက်မှာ a ပေးရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, scratch ကနေ SVM ပြီးစီး, 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 တွင် အနားသတ်၏ အကျယ်ကို မည်သို့တွက်ချက်သနည်း။
Support Vector Machines (SVM) ရှိ margin ၏ width ကို hyperparameter C နှင့် kernel function ၏ ရွေးချယ်မှုဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။ SVM သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုသည့် အားကောင်းသည့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မတူညီသော အတန်းများ၏ ဒေတာအမှတ်များကို အကြီးဆုံးနှင့် ပိုင်းခြားပေးသည့် အကောင်းဆုံး ဟိုက်ပါလေယာဉ်ကို ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, အားနည်းချက်ကိုစက်စက်အခြေခံသဘောတရားများကိုထောက်ပံ့ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးနောက် SVM သည် အမှတ်အသစ်များကို မည်သို့ခွဲခြားသနည်း။
ပံ့ပိုးမှု Vector Machines (SVMs) များသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုပုံစံများဖြစ်သည်။ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏အခြေအနေတွင်၊ SVM များသည် ဒေတာအချက်များ၏ အတန်းအစားအမျိုးမျိုးကို ခွဲခြားထားသော ဟိုက်ပါလေယာဉ်ကို ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်သည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသည်နှင့် ၎င်းတို့သည် ဟိုက်ပါပါလေယာဉ်၏ဘယ်ဘက်ခြမ်းကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းဖြင့် အမှတ်အသစ်များကို အမျိုးအစားခွဲရန် SVMs ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုထောက်ခံချက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
SVM တွင် margin ၏ အရေးပါမှုသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် ပံ့ပိုးမှု vector များနှင့် မည်သို့ဆက်စပ်သနည်း။
Support Vector Machines (SVM) ရှိ အနားသတ်သည် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် အဓိက အယူအဆတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မတူညီသော ဒေတာအချက်များကို အတန်းအစားများကြား ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်နယ်နိမိတ်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ကူညီပေးသည်။ အနားသတ်သည် နယ်နိမိတ်ပေါ်တွင် ရှိနေသော ဒေတာအချက်များဖြစ်သောကြောင့် ပံ့ပိုးမှု vector များနှင့် ဆက်စပ်နေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, ပံ့ပိုးမှုအားနည်းချက်ကိုစက်, vectors ကိုနားလည်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်