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    서포트 벡터 머신 예제

    Posted by admin on August 1st, 2019 in Category Uncategorized (no responses)

    이 블로그 게시물에서는 SVM에 대한 높은 수준의 개요를 제공할 계획입니다. SVM의 이론에 대해 이야기 할 것입니다, 그것은 비 선형 분리 데이터 세트에 대한 응용 프로그램과 뿐만 아니라 파이썬에서 SVM의 구현의 빠른 예. 다음 기사에서는 알고리즘 뒤에 있는 수학을 살펴보고 후드 아래를 파고 들 것입니다. R의 e1071 패키지는 쉽게 지원 벡터 기계를 만드는 데 사용됩니다. 그것은 도우미 기능뿐만 아니라 네이브 베이즈 분류기에 대한 코드가 있습니다. R 및 Python에서 지원 벡터 컴퓨터를 만드는 것은 유사한 접근 방식을 따르고 다음 코드를 살펴 보겠습니다 : 아래 이미지 (섹션 2의 이미지 1 및 이미지 2와 동일)는 두 가지 다른 정규화 매개 변수의 예입니다. 왼쪽 하나는 낮은 정규화 값으로 인해 일부 오분류가 있습니다. 값이 높을수록 올바른 결과와 같은 결과가 발생합니다. 공차의 정도 결정 경계를 찾을 때 부여할 공차(소프트)가 SVM(선형 및 비선형 솔루션 모두)에 대한 중요한 하이퍼 매개변수입니다. Sklearn에서, 그것은 페널티 용어로 표현된다 – `C`. C가 클수록 SVM이 잘못 분류될 때 더 많은 페널티를 받습니다.

    따라서 마진이 좁을수록 결정 경계가 달라집니다. 왼쪽 패널에는 60개의 학습 지점에 대한 모델 및 지원 벡터가 표시됩니다. 오른쪽 패널에서는 학습 지점 수를 두 배로 늘렸지만 모델은 변경되지 않았습니다. 먼 점의 정확한 동작에 대한 이러한 무감각은 SVM 모델의 강점 중 하나입니다. 데이터를 분류하는 것은 기계 학습에서 일반적인 작업입니다. 지정된 데이터 요소가 각각 두 클래스 중 하나에 속한다고 가정하고 목표는 새 데이터 요소가 포함될 클래스를 결정하는 것입니다. 지원 벡터 컴퓨터의 경우 데이터 포인트는 p {displaystyle p} -dimension 벡터(p {displaystyle p} 숫자 목록)로 간주되며 이러한 점을 (p- 1) {displaystyle(p-1)} -차원 하이퍼플레인으로 구분할 수 있는지 여부를 알고 자합니다.

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