Публикации по теме 'kernel-trick'


SVM в Kernel Trick, деревья решений и временные ряды в ML
Общая идея приведенных выше алгоритмов ML Трюк с ядром Чтобы избежать проблемы логистической регрессии, способ получения нелинейных границ классификации. Проекция данных в многомерное пространство, т.е. добавление большего количества столбцов к данным. Проецирование данных с прямой линии на нелинейную границу. Нелинейные комбинации существующих столбцов. Проецирование ваших данных из более низкого в более высокое размерное пространство. Так что данные линейно разделимы...
Опорные векторные машины
Опорные векторные машины Машины опорных векторов (SVM) — это мощный класс контролируемых алгоритмов машинного обучения, используемых для задач классификации и регрессии. Они превосходны в сценариях, где данные не являются линейно разделимыми, а также могут быть расширены для обработки нелинейных данных за счет использования функций ядра. Это немного запутанно, позвольте мне упростить это. На приведенном выше рисунке я дал вам задание разделить синие кружки и красные квадраты...
Магия Kernel Trick в SVM
Слово «трюк с ядром» кажется более сложным, но если вы не понимаете, о чем я говорю, не волнуйтесь, я чувствовал то же самое, когда впервые узнал об этом. Итак, давайте перейдем к фактическому определению Когда данные неразделимы с помощью базового алгоритма SVM, мы используем прием ядра, когда нелинейные данные проецируются в пространство более высокой размерности , чтобы упростить классификацию. где может быть вероятность того, что данные могут быть разделены гиперплоскостью ...
Раскрытие возможностей SVM: полное руководство по теории и практике
Введение в машины опорных векторов (SVM) Машины опорных векторов (SVM) — это мощные инструменты в мире машинного обучения и науки о данных. Они подобны умным классификаторам, которые помогают нам принимать решения на основе данных. Обзор SVM Представьте, что у вас есть набор точек данных, принадлежащих к двум разным группам. Например, у вас могут быть данные о животных, и вы хотите классифицировать их как «кошек» или «собак» в зависимости от их характеристик. SVM могут..
Понимание трюка с ядром
Краткое объяснение трюка с ядром и его значение для SVM. Машины опорных векторов (SVM) — это мощные модели машинного обучения для задач регрессии и классификации. Одной из ключевых концепций SVM является хитрость ядра , которая упрощает вычисление нелинейных границ решений. Разберемся, что это значит. Вообще говоря, большинство данных не являются линейно разделимыми. Однако можно преобразовать данные в многомерные пространства, где они линейно разделимы. Отсюда мы можем легко..
Ядра опорных векторов: объяснение математики, управляющей этой красотой
Ядра опорных векторов: объяснение математики, управляющей этой красотой Мы знаем, что алгоритмам машины опорных векторов нужны оптимизированные гиперплоскости, чтобы максимизировать расстояние между гиперплоскостью и опорными векторами. Что делать, если данные не являются линейно разделимыми? Непосредственное применение гиперплоскости не помогло бы. К счастью, SVM могут обращаться к ядрам. Ядро — это мера подобия, определяемая неявной функцией отображения. Эта функция отображает точки..
Практическое руководство о том, как предсказать, подпишется ли клиент на срочный вклад или нет, используя набор банковских маркетинговых данных.
1. Что такое машина опорных векторов? В этой статье я собираюсь описать, как построить машину векторов поддержки с ядрами, чтобы предсказать, подпишется ли клиент на срочный депозит или нет. Набор данных, который я использую, представляет собой набор данных банковского маркетинга. Набор данных можно скачать здесь . Что такое машина опорных векторов с ядрами? Машина опорных векторов - это управляемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач..