بردار پشتیبان چیست؟
بردار پشتیبان یک مفهوم اساسی در زمینه یادگیری ماشینی است، بهویژه در حوزه ماشینهای بردار پشتیبان (SVM). SVM ها یک کلاس قدرتمند از الگوریتم های یادگیری نظارت شده هستند که به طور گسترده برای کارهای طبقه بندی و رگرسیون استفاده می شوند. مفهوم بردار پشتیبان اساس نحوه کار و عملکرد SVMها را تشکیل می دهد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
درخت تصمیم چیست؟
درخت تصمیم یک الگوریتم یادگیری ماشین قدرتمند و پرکاربرد است که برای حل مسائل طبقه بندی و رگرسیون طراحی شده است. این یک نمایش گرافیکی از مجموعه ای از قوانین است که برای تصمیم گیری بر اساس ویژگی ها یا ویژگی های یک مجموعه داده معین استفاده می شود. درخت های تصمیم به ویژه در موقعیت هایی که داده ها مفید هستند
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا الگوریتم K نزدیکترین همسایه ها برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی قابل آموزش مناسب است؟
الگوریتم K نزدیکترین همسایگان (KNN) در واقع برای ساخت مدلهای یادگیری ماشینی قابل آموزش مناسب است. KNN یک الگوریتم ناپارامتریک است که می تواند برای کارهای طبقه بندی و رگرسیون استفاده شود. این یک نوع یادگیری مبتنی بر نمونه است که در آن نمونه های جدید بر اساس شباهت آنها به نمونه های موجود در داده های آموزشی طبقه بندی می شوند. KNN
چگونه می توانید عملکرد یک مدل یادگیری عمیق آموزش دیده را ارزیابی کنید؟
برای ارزیابی عملکرد یک مدل یادگیری عمیق آموزش دیده، چندین معیار و تکنیک را می توان به کار گرفت. این روشهای ارزیابی به محققان و متخصصان این امکان را میدهد تا اثربخشی و دقت مدلهای خود را ارزیابی کنند و بینشهای ارزشمندی در مورد عملکرد و زمینههای بالقوه برای بهبود ارائه کنند. در این پاسخ، تکنیکهای مختلف ارزیابی را که معمولاً مورد استفاده قرار میگیرند، بررسی خواهیم کرد
نقش بردارهای پشتیبان در ماشین های بردار پشتیبان (SVM) چیست؟
ماشینهای بردار پشتیبانی (SVM) یک الگوریتم یادگیری ماشینی محبوب است که به طور گسترده برای کارهای طبقهبندی و رگرسیون استفاده میشود. این مبتنی بر مفهوم یافتن یک ابر صفحه بهینه است که نقاط داده را به کلاس های مختلف جدا می کند. نقش بردارهای پشتیبان در SVM در تعیین این ابر صفحه بهینه بسیار مهم است. در SVM، پشتیبانی کنید
چالش اصلی الگوریتم K نزدیکترین همسایه چیست و چگونه می توان به آن پرداخت؟
الگوریتم K نزدیکترین همسایگان (KNN) یک الگوریتم یادگیری ماشینی محبوب و پرکاربرد است که در دسته یادگیری نظارت شده قرار میگیرد. این یک الگوریتم ناپارامتریک است، به این معنی که هیچ فرضی در مورد توزیع داده های اساسی ایجاد نمی کند. KNN در درجه اول برای کارهای طبقه بندی استفاده می شود، اما می توان آن را برای رگرسیون نیز تطبیق داد
هدف از الگوریتم K نزدیکترین همسایه (KNN) در یادگیری ماشین چیست؟
الگوریتم K نزدیکترین همسایه (KNN) یک الگوریتم پرکاربرد و اساسی در زمینه یادگیری ماشین است. این یک روش ناپارامتریک است که هم برای طبقه بندی و هم برای کارهای رگرسیون قابل استفاده است. هدف اصلی الگوریتم KNN پیشبینی کلاس یا مقدار یک نقطه داده با یافتن است
محدوده معمولی از دقت پیشبینی که توسط الگوریتم K نزدیکترین همسایهها در مثالهای دنیای واقعی به دست میآید چقدر است؟
الگوریتم K نزدیکترین همسایگان (KNN) یک تکنیک یادگیری ماشینی پرکاربرد برای کارهای طبقهبندی و رگرسیون است. این یک روش ناپارامتریک است که پیشبینیهایی را بر اساس شباهت نقاط داده ورودی به k نزدیکترین همسایههایشان در مجموعه داده آموزشی انجام میدهد. دقت پیشبینی الگوریتم KNN بسته به عوامل مختلف میتواند متفاوت باشد
خطای مجذور چگونه محاسبه می شود تا دقت بهترین خط برازش را تعیین کنیم؟
خطای مربع یک معیار رایج برای تعیین دقت بهترین خط مناسب در زمینه یادگیری ماشین است. تفاوت بین مقادیر پیش بینی شده و مقادیر واقعی در یک مجموعه داده را کمیت می کند. با محاسبه مربع خطا، میتوانیم ارزیابی کنیم که بهترین خط برازش تا چه حد زیربنا را نشان میدهد
چگونه میتوانیم یک طبقهبندیکننده آموزشدیده در پایتون را با استفاده از ماژول «ترشی» ترشی کنیم؟
برای ترشی کردن یک طبقهبندیکننده آموزشدیده در پایتون با استفاده از ماژول «ترشی»، میتوانیم چند مرحله ساده را دنبال کنیم. Pickling به ما این امکان را می دهد که یک شی را سریال کنیم و آن را در یک فایل ذخیره کنیم، که سپس می تواند بارگذاری شود و بعدا استفاده شود. این به ویژه زمانی مفید است که بخواهیم یک مدل یادگیری ماشینی آموزش دیده را ذخیره کنیم، مانند
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, ترشی و جرم گیری, بررسی امتحان
- 1
- 2