మద్దతు వెక్టర్ అంటే ఏమిటి?
సపోర్ట్ వెక్టర్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్ల (SVMలు) ప్రాంతంలో ఒక ప్రాథమిక భావన. SVMలు అనేది వర్గీకరణ మరియు తిరోగమన పనుల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడే పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస అల్గారిథమ్ల యొక్క శక్తివంతమైన తరగతి. మద్దతు వెక్టార్ యొక్క భావన SVMలు ఎలా పని చేస్తాయి మరియు ఎలా ఉంటాయి అనేదానికి ఆధారం
నిర్ణయం చెట్టు అంటే ఏమిటి?
నిర్ణయం చెట్టు అనేది వర్గీకరణ మరియు తిరోగమన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడిన శక్తివంతమైన మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథం. ఇది ఇచ్చిన డేటాసెట్ యొక్క లక్షణాలు లేదా లక్షణాల ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఉపయోగించే నియమాల సమితి యొక్క గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యం. డేటా ఉన్న సందర్భాల్లో డెసిషన్ ట్రీలు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడతాయి
K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ శిక్షణ పొందగల మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి బాగా సరిపోతుందా?
K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గోరిథం వాస్తవానికి శిక్షణ ఇవ్వదగిన యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి బాగా సరిపోతుంది. KNN అనేది నాన్-పారామెట్రిక్ అల్గోరిథం, ఇది వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ పనులు రెండింటికీ ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది ఒక రకమైన ఉదాహరణ-ఆధారిత అభ్యాసం, ఇక్కడ శిక్షణ డేటాలో ఇప్పటికే ఉన్న ఉదాహరణలతో సారూప్యత ఆధారంగా కొత్త సందర్భాలు వర్గీకరించబడతాయి. KNN
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, K సమీప పొరుగువారి దరఖాస్తు
శిక్షణ పొందిన డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును మీరు ఎలా అంచనా వేయగలరు?
శిక్షణ పొందిన లోతైన అభ్యాస నమూనా పనితీరును అంచనా వేయడానికి, అనేక కొలమానాలు మరియు సాంకేతికతలను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ మూల్యాంకన పద్ధతులు పరిశోధకులు మరియు అభ్యాసకులు తమ నమూనాల ప్రభావం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తాయి, వారి పనితీరు మరియు అభివృద్ధి కోసం సంభావ్య ప్రాంతాలపై విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము సాధారణంగా ఉపయోగించే వివిధ మూల్యాంకన పద్ధతులను అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో EITC/AI/DLPTFK డీప్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు కేరాస్తో లోతైన అభ్యాసం, పరీక్ష సమీక్ష
సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్స్ (SVM)లో సపోర్ట్ వెక్టర్స్ పాత్ర ఏమిటి?
సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్స్ (SVM) అనేది ఒక ప్రముఖ మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం, ఇది వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ పనుల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది డేటా పాయింట్లను వేర్వేరు తరగతులుగా వేరుచేసే సరైన హైపర్ప్లేన్ను కనుగొనే భావనపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ సరైన హైపర్ప్లేన్ని నిర్ణయించడంలో SVMలో సపోర్ట్ వెక్టర్స్ పాత్ర కీలకం. SVMలో, మద్దతు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, మద్దతు వెక్టర్ యంత్రం, వెక్టర్ మెషిన్ ఫండమెంటల్స్కు మద్దతు ఇవ్వండి, పరీక్ష సమీక్ష
K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథం యొక్క ప్రధాన సవాలు ఏమిటి మరియు దానిని ఎలా పరిష్కరించవచ్చు?
K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గోరిథం అనేది ఒక ప్రసిద్ధ మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం, ఇది పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం యొక్క వర్గంలోకి వస్తుంది. ఇది నాన్-పారామెట్రిక్ అల్గోరిథం, అంటే ఇది అంతర్లీన డేటా పంపిణీ గురించి ఎటువంటి అంచనాలను చేయదు. KNN ప్రధానంగా వర్గీకరణ పనుల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది, అయితే ఇది తిరోగమనం కోసం కూడా స్వీకరించబడుతుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, ప్రోగ్రామింగ్ సొంత K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథం, పరీక్ష సమీక్ష
మెషిన్ లెర్నింగ్లో K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గారిథమ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గోరిథం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించే మరియు ప్రాథమిక అల్గోరిథం. ఇది వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ పనులు రెండింటికీ ఉపయోగించబడే నాన్-పారామెట్రిక్ పద్ధతి. KNN అల్గోరిథం యొక్క ముఖ్య ఉద్దేశ్యం కనుగొనడం ద్వారా ఇచ్చిన డేటా పాయింట్ యొక్క తరగతి లేదా విలువను అంచనా వేయడం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథం నిర్వచించడం, పరీక్ష సమీక్ష
వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలలో K సమీప పొరుగువారి అల్గోరిథం ద్వారా సాధించబడిన అంచనా ఖచ్చితత్వాల యొక్క సాధారణ పరిధి ఏమిటి?
K సమీప పొరుగువారి (KNN) అల్గోరిథం అనేది వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ పనుల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించే మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్. ఇది నాన్-పారామెట్రిక్ పద్ధతి, ఇది శిక్షణ డేటాసెట్లోని వారి k-సమీప పొరుగువారికి ఇన్పుట్ డేటా పాయింట్ల సారూప్యత ఆధారంగా అంచనాలను చేస్తుంది. KNN అల్గోరిథం యొక్క అంచనా ఖచ్చితత్వం వివిధ కారకాలపై ఆధారపడి మారవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, K సమీప పొరుగువారి దరఖాస్తు, పరీక్ష సమీక్ష
ఉత్తమంగా సరిపోయే పంక్తి యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని గుర్తించడానికి స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ను ఎలా గణిస్తారు?
స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో అత్యుత్తమ ఫిట్ లైన్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని గుర్తించడానికి సాధారణంగా ఉపయోగించే మెట్రిక్. ఇది డేటాసెట్లోని అంచనా విలువలు మరియు వాస్తవ విలువల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని గణిస్తుంది. స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ను లెక్కించడం ద్వారా, అత్యుత్తమ ఫిట్ లైన్ అంతర్లీనంగా ఎంతవరకు ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుందో మనం అంచనా వేయవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, ప్రోగ్రామింగ్ R స్క్వేర్డ్, పరీక్ష సమీక్ష
'పికిల్' మాడ్యూల్ని ఉపయోగించి పైథాన్లో శిక్షణ పొందిన క్లాసిఫైయర్ని మనం ఎలా పికిల్ చేయవచ్చు?
'పికిల్' మాడ్యూల్ని ఉపయోగించి పైథాన్లో శిక్షణ పొందిన వర్గీకరణదారుని ఊరగాయ చేయడానికి, మేము కొన్ని సాధారణ దశలను అనుసరించవచ్చు. పిక్లింగ్ ఒక వస్తువును సీరియలైజ్ చేయడానికి మరియు దానిని ఫైల్లో సేవ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, దానిని లోడ్ చేసి తర్వాత ఉపయోగించవచ్చు. మేము శిక్షణ పొందిన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ను సేవ్ చేయాలనుకున్నప్పుడు ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది
- 1
- 2