Хотя существует бесчисленное множество алгоритмов машинного обучения на выбор, большинство моделей попадают в одну из двух категорий: контролируемые и неконтролируемые. Машинное обучение с учителем включает в себя обучение алгоритма на реальных данных с заранее определенными целевыми значениями, в то время как алгоритмы без учителя обучаются на необработанных данных, которые не имеют заранее определенного целевого значения. Машины опорных векторов — это тип контролируемого алгоритма..

Машины опорных векторов — это набор контролируемых методов обучения, используемых для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. Все это общие задачи в машинном обучении. Цель SVM - найти оптимальную разделяющую гиперплоскость, которая максимизирует разделимость обучающих данных. Гиперплоскость должна быть как можно дальше от точек данных. Узкая маржа «Гиперплоскость» приводит к неправильной классификации. Наша цель – максимизировать маржу. Как работает SVM Простой..

Что такое социальная сеть? Термин «социальные сети» относится к использованию интернет-сайтов социальных сетей для поддержания связи с друзьями, семьей, коллегами или клиентами. Социальные сети могут иметь социальную цель, деловую цель или и то, и другое через такие сайты, как Facebook, Twitter, Instagram и LinkedIn. А теперь давайте углубимся в то, как эти социальные сети помогают сделать нашу жизнь лучше Социальные сети очень полезны для общения с единомышленниками, и..

«Изобилие данных обычно умаляет важность алгоритма» . Но мы не всегда благословлены изобилием. Итак, нам нужно хорошо знать все инструменты и интуитивно чувствовать их применимость. Целью этой публикации является объяснение одного из таких инструментов, Машина опорных векторов . Машины опорных векторов (SVM) представляют собой набор контролируемых методов обучения; используется для регрессии, классификации. В отличие от других методов обучения; SVM пытается подобрать наилучшую..