Ano ang isang vector ng suporta?
Ang support vector ay isang pangunahing konsepto sa larangan ng machine learning, partikular sa lugar ng support vector machines (SVMs). Ang mga SVM ay isang mahusay na klase ng mga sinusubaybayang algorithm sa pag-aaral na malawakang ginagamit para sa mga gawain sa pag-uuri at pagbabalik. Ang konsepto ng isang vector ng suporta ay bumubuo ng batayan ng kung paano gumagana at kung paano gumagana ang mga SVM
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang decision tree?
Ang decision tree ay isang malakas at malawakang ginagamit na machine learning algorithm na idinisenyo upang malutas ang mga problema sa pag-uuri at pagbabalik. Ito ay isang graphical na representasyon ng isang hanay ng mga panuntunan na ginagamit upang gumawa ng mga pagpapasya batay sa mga feature o attribute ng isang ibinigay na dataset. Ang mga puno ng desisyon ay partikular na kapaki-pakinabang sa mga sitwasyon kung saan ang data
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ang K na pinakamalapit na kapitbahay na algorithm ba ay angkop para sa pagbuo ng mga nasanay na modelo ng machine learning?
Ang algorithm ng K na pinakamalapit na kapitbahay (KNN) ay talagang angkop para sa pagbuo ng mga nasanay na modelo ng machine learning. Ang KNN ay isang non-parametric algorithm na maaaring magamit para sa parehong mga gawain sa pag-uuri at pagbabalik. Ito ay isang uri ng instance-based na pag-aaral, kung saan inuri ang mga bagong instance batay sa pagkakapareho ng mga ito sa mga kasalukuyang instance sa data ng pagsasanay. KNN
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, K pinakamalapit na aplikasyon ng mga kapitbahay
Paano mo masusuri ang pagganap ng isang sinanay na modelo ng malalim na pag-aaral?
Upang suriin ang pagganap ng isang sinanay na modelo ng malalim na pag-aaral, maraming sukatan at diskarte ang maaaring gamitin. Ang mga pamamaraan ng pagsusuri na ito ay nagbibigay-daan sa mga mananaliksik at practitioner na masuri ang pagiging epektibo at katumpakan ng kanilang mga modelo, na nagbibigay ng mahahalagang insight sa kanilang pagganap at mga potensyal na lugar para sa pagpapabuti. Sa sagot na ito, tutuklasin natin ang iba't ibang mga diskarte sa pagsusuri na karaniwang ginagamit
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, pagpapakilala, Malalim na pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang papel ng mga support vector sa Support Vector Machines (SVM)?
Ang Support Vector Machines (SVM) ay isang sikat na machine learning algorithm na malawakang ginagamit para sa mga gawain sa pag-uuri at regression. Ito ay batay sa konsepto ng paghahanap ng pinakamainam na hyperplane na naghihiwalay sa mga punto ng data sa iba't ibang klase. Ang papel ng mga vector ng suporta sa SVM ay mahalaga sa pagtukoy ng pinakamainam na hyperplane na ito. Sa SVM, suporta
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Suportahan ang vector machine, Suportahan ang mga batayan ng vector machine, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang pangunahing hamon ng K pinakamalapit na kapitbahay algorithm at paano ito matutugunan?
Ang K nearest neighbors (KNN) algorithm ay isang sikat at malawakang ginagamit na machine learning algorithm na nasa ilalim ng kategorya ng pinangangasiwaang pag-aaral. Ito ay isang non-parametric algorithm, ibig sabihin, hindi ito gumagawa ng anumang pagpapalagay tungkol sa pinagbabatayan na pamamahagi ng data. Pangunahing ginagamit ang KNN para sa mga gawain sa pag-uuri, ngunit maaari rin itong iakma para sa regression
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, Nagmamay-ari ng Programming ang pinakamalapit na algorithm ng mga kapitbahay, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng K pinakamalapit na kapitbahay (KNN) algorithm sa machine learning?
Ang K pinakamalapit na kapitbahay (KNN) algorithm ay isang malawakang ginagamit at pangunahing algorithm sa larangan ng machine learning. Ito ay isang non-parametric na pamamaraan na maaaring magamit para sa parehong mga gawain sa pag-uuri at pagbabalik. Ang pangunahing layunin ng KNN algorithm ay upang mahulaan ang klase o halaga ng isang naibigay na punto ng data sa pamamagitan ng paghahanap
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, Pagtukoy sa K pinakamalapit na kapitbahay algorithm, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang karaniwang hanay ng mga katumpakan ng hula na nakamit ng K pinakamalapit na kapitbahay na algorithm sa mga halimbawa sa totoong mundo?
Ang algorithm ng K pinakamalapit na kapitbahay (KNN) ay isang malawakang ginagamit na pamamaraan sa pag-aaral ng makina para sa mga gawain sa pag-uuri at pagbabalik. Ito ay isang non-parametric na paraan na gumagawa ng mga hula batay sa pagkakapareho ng mga puntos ng input ng data sa kanilang mga k-pinakamalapit na kapitbahay sa dataset ng pagsasanay. Ang katumpakan ng hula ng KNN algorithm ay maaaring mag-iba depende sa iba't ibang mga kadahilanan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, K pinakamalapit na aplikasyon ng mga kapitbahay, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano kinakalkula ang squared error upang matukoy ang katumpakan ng isang linyang pinakamahusay na akma?
Ang parisukat na error ay isang karaniwang ginagamit na sukatan upang matukoy ang katumpakan ng isang pinakamahusay na akma na linya sa larangan ng machine learning. Tinutukoy nito ang pagkakaiba sa pagitan ng mga hinulaang halaga at ang aktwal na mga halaga sa isang dataset. Sa pamamagitan ng pagkalkula ng squared error, maa-assess namin kung gaano kahusay na kinakatawan ng best fit line ang pinagbabatayan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, Nag-square ang Programming R, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano tayo makakapag-pickle ng isang sinanay na classifier sa Python gamit ang module na 'pickle'?
Upang mag-pickle ng sinanay na classifier sa Python gamit ang module na 'pickle', maaari nating sundin ang ilang simpleng hakbang. Ang pag-aatsara ay nagpapahintulot sa amin na i-serialize ang isang bagay at i-save ito sa isang file, na maaaring i-load at magamit sa ibang pagkakataon. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag gusto naming mag-save ng sinanay na modelo ng machine learning, gaya ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pagbabalik, Pag-aatsara at pag-scale, Pagsusuri sa pagsusulit
- 1
- 2