В сфере машинного обучения алгоритмы играют жизненно важную роль в решении сложных проблем и принятии разумных решений. Одним из таких мощных алгоритмов является машина опорных векторов (SVM). SVM — это алгоритм обучения с учителем, который отлично справляется как с классификацией, так и с задачами регрессии. Его способность обрабатывать многомерные данные и сложные границы решений делает его ценным инструментом в различных областях. В этой статье мы углубимся в детали алгоритма опорных..

Что такое функция потерь? При запуске любого алгоритма машинного обучения, такого как линейная классификация, мы хотели бы понять, как этот алгоритм работает в классификации. Кроме того, мы хотим иметь способ количественной оценки результатов, чтобы узнать, насколько наши алгоритмы справились хорошо, насколько больше они могли бы сделать и насколько они отстают от эталонного теста. Метод, который мы используем для количественной оценки неудовлетворенности (несчастья) алгоритма, — это..

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...

Ссылка на проект и набор данных : https://github.com/omkargupta333/Diabetes_Prediction/tree/main. Введение: Прогнозирование диабета — сложная задача, решение которой может значительно выиграть от мощности алгоритмов машинного обучения. В этом блоге мы рассмотрим применение алгоритмов опорных векторов (SVM) и случайного леса (RF) вместе с мощными библиотеками, такими как pandas, numpy, scikit-learn, для прогнозирования диабета. Мы будем использовать набор данных с 768 образцами и 9..

Регрессия опорных векторов (SVR) — это мощный алгоритм машинного обучения, который используется для регрессионного анализа . Он основан на алгоритме машины опорных векторов (SVM), который широко используется для задач классификации. SVR используется для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это непараметрический метод, который может обрабатывать как линейные, так и нелинейные связи между переменными. Основная идея SVR..

Машины опорных векторов (SVM) — это тип алгоритма машинного обучения, который можно использовать для задач классификации и регрессии. Они работают, находя лучшую линию (или гиперплоскость), которая разделяет точки данных на разные классы. Например, представьте, что у вас есть набор данных с двумя классами точек, показанными синими и красными точками на рисунке ниже. Алгоритм SVM найдет лучшую линию, которая отделяет синие точки от красных точек, как показано сплошной черной линией на..