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Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17073

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  10770

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：La machine à vecteurs de support (SVM) est un algorithme d'apprentissage supervisé puissant et adaptable utilisé pour les tâches de détection, de régression et de classification des valeurs aberrantes. Il est particulièrement efficace dans les domaines de grande dimension et est donc largement utilisé dans les tâches de classification. L'objectif principal de la machine à vecteurs de support (SVM) est de partitionner l'ensemble de données en un grand nombre de classes pour découvrir l'hyperplan marginal maximum (MMH), ce qui peut être effectué en deux étapes : Étape 1 : la SVM construira initialement de manière itérative la classe d'hyperplan la plus reconnaissable. Étape 2 : Ensuite, il sélectionnera l’hyperplan qui sépare le mieux les classes. Les dimensions de l'hyperplan sont liées au nombre d'entités. Lorsque le nombre d’entités est de 2, l’hyperplan est une ligne. Lorsque le nombre d’entités est de 3, l’hyperplan devient un plan bidimensionnel. Pour construire un hyperplan, une machine à vecteurs de support (SVM) utilise des vecteurs extremum comme vecteurs de support. SVM

2024-01-24 commentaire 0  963

Introduction au cours：Dans l'apprentissage automatique, les machines à vecteurs de support (SVM) sont souvent utilisées pour la classification des données et l'analyse de régression, et sont des modèles d'algorithmes discriminants basés sur des hyperplans de séparation. En d’autres termes, étant donné les données d’entraînement étiquetées, l’algorithme génère un hyperplan optimal pour classer de nouveaux exemples. Le modèle d'algorithme de machine à vecteurs de support (SVM) représente les exemples sous forme de points dans l'espace. Après le mappage, les exemples de différentes catégories sont divisés autant que possible. En plus d'effectuer une classification linéaire, les machines à vecteurs de support (SVM) peuvent effectuer efficacement une classification non linéaire, en mappant implicitement leurs entrées dans un espace de fonctionnalités de grande dimension. À quoi sert une machine à vecteurs de support ? Étant donné un ensemble d'exemples de formation, chaque exemple de formation est marqué d'une catégorie selon deux catégories, puis un modèle est construit via l'algorithme de formation de la machine à vecteurs de support (SVM) pour classer les nouveaux exemples en

2024-01-24 commentaire 0  1101

Introduction au cours：La machine à vecteurs de support linéaire (LSVM) et la machine à vecteurs de support général (SVM) sont des modèles d'apprentissage automatique couramment utilisés pour la classification et la régression. Leur idée principale est de séparer différentes classes ou de résoudre des problèmes de régression en trouvant l'hyperplan optimal dans l'espace de données. Bien qu’elles entrent toutes deux dans la catégorie des machines à vecteurs de support, il existe certaines différences entre elles. LSVM est un modèle de machine à vecteurs de support basé sur une fonction de noyau linéaire, qui suppose que les données peuvent être bien segmentées par un hyperplan linéaire. Son avantage est qu’il est simple sur le plan informatique et facile à interpréter, mais il ne peut traiter que des problèmes linéairement séparables et peut ne pas fonctionner correctement pour les données non linéaires. SVM est un modèle de machine vectorielle de support plus général qui utilise les fonctions du noyau pour mapper les données dans un espace de fonctionnalités de grande dimension, convertissant ainsi les problèmes non linéaires en problèmes linéaires.

2024-01-23 commentaire 0  1103

Introduction au cours：1. Qu'est-ce que Support Vector Machine ? Support Vector Machine (SVM en abrégé) est un modèle d'apprentissage supervisé basé sur la classification binaire, qui peut effectuer des tâches telles que la classification et la régression. Le modèle SVM est un modèle très puissant. Il peut non seulement gérer des situations linéairement séparables, mais également des situations non linéairement séparables grâce à certaines fonctions spéciales du noyau. Le modèle SVM a une bonne capacité de généralisation et une bonne robustesse et est l'un des modèles couramment utilisés en apprentissage automatique. 2. Principe du modèle SVM Modèle SVM

2023-06-10 commentaire 0  2828

Introduction au cours：Comment implémenter l'algorithme de machine à vecteurs de support en C# nécessite des exemples de code spécifiques Introduction : Support Vector Machine (SVM) est un algorithme d'apprentissage automatique couramment utilisé dans les problèmes de classification et de régression de données. Cet article explique comment implémenter l'algorithme de machine à vecteurs de support en C# et fournit des exemples de code spécifiques. 1. Principe de l'algorithme SVM L'idée de base de l'algorithme SVM est de mapper les données dans un espace de grande dimension et de séparer les différentes catégories de données en construisant un hyperplan optimal. souvent

2023-09-19 commentaire 0  852