सपोर्ट वेक्टर क्या है?
सपोर्ट वेक्टर मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक मौलिक अवधारणा है, विशेष रूप से सपोर्ट वेक्टर मशीनों (एसवीएम) के क्षेत्र में। एसवीएम पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का एक शक्तिशाली वर्ग है जो वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। सपोर्ट वेक्टर की अवधारणा इस बात का आधार बनती है कि एसवीएम कैसे काम करते हैं और हैं
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निर्णय वृक्ष क्या है?
निर्णय वृक्ष एक शक्तिशाली और व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जिसे वर्गीकरण और प्रतिगमन समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह किसी दिए गए डेटासेट की विशेषताओं या विशेषताओं के आधार पर निर्णय लेने के लिए उपयोग किए जाने वाले नियमों के एक सेट का ग्राफिकल प्रतिनिधित्व है। निर्णय वृक्ष उन स्थितियों में विशेष रूप से उपयोगी होते हैं जहां डेटा
क्या K निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम प्रशिक्षण योग्य मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए उपयुक्त है?
K निकटतम पड़ोसी (KNN) एल्गोरिदम वास्तव में प्रशिक्षण योग्य मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए उपयुक्त है। केएनएन एक गैर-पैरामीट्रिक एल्गोरिदम है जिसका उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों कार्यों के लिए किया जा सकता है। यह एक प्रकार का उदाहरण-आधारित शिक्षण है, जहां नए उदाहरणों को प्रशिक्षण डेटा में मौजूदा उदाहरणों से उनकी समानता के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है। केएनएन
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आप प्रशिक्षित गहन शिक्षण मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे कर सकते हैं?
एक प्रशिक्षित गहन शिक्षण मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए, कई मैट्रिक्स और तकनीकों को नियोजित किया जा सकता है। ये मूल्यांकन विधियां शोधकर्ताओं और चिकित्सकों को अपने मॉडल की प्रभावशीलता और सटीकता का आकलन करने की अनुमति देती हैं, जिससे उनके प्रदर्शन और सुधार के संभावित क्षेत्रों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि मिलती है। इस उत्तर में, हम आमतौर पर उपयोग की जाने वाली विभिन्न मूल्यांकन तकनीकों का पता लगाएंगे
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सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) में सपोर्ट वैक्टर की क्या भूमिका है?
सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) एक लोकप्रिय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जिसका व्यापक रूप से वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है। यह एक इष्टतम हाइपरप्लेन खोजने की अवधारणा पर आधारित है जो डेटा बिंदुओं को विभिन्न वर्गों में अलग करता है। इस इष्टतम हाइपरप्लेन को निर्धारित करने में एसवीएम में सपोर्ट वैक्टर की भूमिका महत्वपूर्ण है। एसवीएम में, समर्थन
K निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम की मुख्य चुनौती क्या है और इसे कैसे संबोधित किया जा सकता है?
K निकटतम पड़ोसी (KNN) एल्गोरिदम एक लोकप्रिय और व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जो पर्यवेक्षित शिक्षण की श्रेणी में आता है। यह एक गैर-पैरामीट्रिक एल्गोरिदम है, जिसका अर्थ है कि यह अंतर्निहित डेटा वितरण के बारे में कोई धारणा नहीं बनाता है। KNN का उपयोग मुख्य रूप से वर्गीकरण कार्यों के लिए किया जाता है, लेकिन इसे प्रतिगमन के लिए भी अनुकूलित किया जा सकता है
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मशीन लर्निंग में K निकटतम पड़ोसी (KNN) एल्गोरिदम का उद्देश्य क्या है?
K निकटतम पड़ोसी (KNN) एल्गोरिदम मशीन लर्निंग के क्षेत्र में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला और मौलिक एल्गोरिदम है। यह एक गैर-पैरामीट्रिक विधि है जिसका उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों कार्यों के लिए किया जा सकता है। KNN एल्गोरिथम का मुख्य उद्देश्य किसी दिए गए डेटा बिंदु की खोज करके उसके वर्ग या मूल्य की भविष्यवाणी करना है
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वास्तविक दुनिया के उदाहरणों में K निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम द्वारा प्राप्त की गई भविष्यवाणी सटीकता की विशिष्ट सीमा क्या है?
K निकटतम पड़ोसी (KNN) एल्गोरिथ्म वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली मशीन लर्निंग तकनीक है। यह एक गैर-पैरामीट्रिक विधि है जो प्रशिक्षण डेटासेट में उनके k-निकटतम पड़ोसियों के लिए इनपुट डेटा बिंदुओं की समानता के आधार पर भविष्यवाणियां करती है। केएनएन एल्गोरिदम की भविष्यवाणी सटीकता विभिन्न कारकों के आधार पर भिन्न हो सकती है
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सर्वोत्तम फिट लाइन की सटीकता निर्धारित करने के लिए वर्ग त्रुटि की गणना कैसे की जाती है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में सर्वोत्तम फिट लाइन की सटीकता निर्धारित करने के लिए वर्ग त्रुटि आमतौर पर उपयोग की जाने वाली मीट्रिक है। यह डेटासेट में अनुमानित मूल्यों और वास्तविक मूल्यों के बीच अंतर को मापता है। वर्ग त्रुटि की गणना करके, हम यह आकलन कर सकते हैं कि सबसे अच्छी फिट रेखा अंतर्निहित को कितनी अच्छी तरह दर्शाती है
हम 'अचार' मॉड्यूल का उपयोग करके पायथन में एक प्रशिक्षित क्लासिफायरियर का चयन कैसे कर सकते हैं?
'अचार' मॉड्यूल का उपयोग करके पायथन में एक प्रशिक्षित क्लासिफायरियर को चुनने के लिए, हम कुछ सरल चरणों का पालन कर सकते हैं। पिकलिंग हमें किसी ऑब्जेक्ट को क्रमबद्ध करने और उसे एक फ़ाइल में सहेजने की अनुमति देता है, जिसे बाद में लोड और उपयोग किया जा सकता है। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब हम किसी प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल को सहेजना चाहते हैं, जैसे
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