SVM శిక్షణ అల్గోరిథం సాధారణంగా బైనరీ లీనియర్ వర్గీకరణగా ఉపయోగించబడుతుందా?
సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (SVM) శిక్షణ అల్గోరిథం నిజానికి బైనరీ లీనియర్ క్లాసిఫైయర్గా ఉపయోగించబడుతుంది. SVM అనేది వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ పనులు రెండింటికీ వర్తించే శక్తివంతమైన మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం. బైనరీ లీనియర్ క్లాసిఫైయర్గా దాని వినియోగాన్ని చర్చిద్దాం. SVM అనేది పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస అల్గోరిథం, ఇది కనుగొనడం లక్ష్యంగా ఉంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, మద్దతు వెక్టర్ యంత్రం, మొదటి నుండి SVM ను సృష్టిస్తోంది
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో టెన్సర్ఫ్లో ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ని ఉపయోగించి మేము లీనియర్ క్లాసిఫైయర్ని ఎలా రూపొందించాలి?
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో TensorFlow యొక్క ఎస్టిమేటర్ ఫ్రేమ్వర్క్ని ఉపయోగించి లీనియర్ క్లాసిఫైయర్ను రూపొందించడానికి, మీరు డేటా తయారీ, మోడల్ నిర్వచనం, శిక్షణ, మూల్యాంకనం మరియు అంచనాలతో కూడిన దశల వారీ ప్రక్రియను అనుసరించవచ్చు. ఈ సమగ్ర వివరణ ఈ దశల్లో ప్రతిదాని ద్వారా మీకు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది, వాస్తవ జ్ఞానం ఆధారంగా సందేశాత్మక విలువను అందిస్తుంది. 1. డేటా తయారీ: నిర్మించడానికి ముందు a
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, ఫ్యాషన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ యూజ్ కేసు, పరీక్ష సమీక్ష
మోడల్ను రూపొందించడంలో tf.estimators.LinearClassifier ఫంక్షన్ ఎలా సహాయపడుతుంది?
tf.estimators.LinearClassifier ఫంక్షన్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడంలో, ముఖ్యంగా కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో శక్తివంతమైన సాధనం. TensorFlow లైబ్రరీ అందించిన ఈ ఫంక్షన్, వర్గీకరణ పనుల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించే లీనియర్ క్లాసిఫైయర్లను రూపొందించడానికి సరళీకృత మరియు సమర్థవంతమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. లీనియర్ వర్గీకరణలు డేటా పాయింట్లను విభిన్నంగా వర్గీకరించడానికి ఉద్దేశించిన నమూనాలు