記事の紹介：サポート ベクター マシン (SVM) は、外れ値の検出、回帰、分類タスクに使用される強力で適応性のある教師あり学習アルゴリズムです。これは高次元領域で特に効果的であるため、分類タスクで広く使用されています。サポート ベクター マシン (SVM) の主な目的は、データ セットを多数のクラスに分割して最大周縁超平面 (MMH) を検出することです。これは 2 つのステップで実行できます。 ステップ 1: SVM は最初に反復的に構築します。超平面の最も区別可能なクラス。ステップ 2: 次に、クラスを最もよく分離する超平面が選択されます。超平面の寸法はフィーチャの数に関係します。特徴の数が 2 の場合、超平面は直線になります。特徴量が 3 の場合、超平面は 2 次元平面になります。超平面を構築するために、サポート ベクター マシン (SVM) は極値ベクトルをサポート ベクターとして利用します。 SVM

2024-01-24 コメント 0  983

記事の紹介：機械学習では、サポート ベクター マシン (SVM) がデータの分類と回帰分析によく使用され、分離超平面に基づく判別アルゴリズム モデルです。言い換えれば、ラベル付きトレーニング データが与えられると、アルゴリズムは新しい例を分類するための最適な超平面を出力します。サポート ベクター マシン (SVM) アルゴリズム モデルは、サンプルを空間内の点として表現し、マッピング後、さまざまなカテゴリのサンプルを可能な限り分割します。線形分類の実行に加えて、サポート ベクター マシン (SVM) は非線形分類を効率的に実行し、入力を高次元特徴空間に暗黙的にマッピングできます。サポートベクターマシンは何をするのでしょうか?トレーニング サンプルのセットが与えられると、各トレーニング サンプルは 2 つのカテゴリに従ってカテゴリでマークされ、サポート ベクター マシン (SVM) トレーニング アルゴリズムを通じてモデルが構築され、新しいサンプルが次のように分類されます。

2024-01-24 コメント 0  1123

記事の紹介：線形サポート ベクター マシン (LSVM) と汎用サポート ベクター マシン (SVM) は、分類と回帰に一般的に使用される機械学習モデルです。彼らの中心的なアイデアは、データ空間内で最適な超平面を見つけることによって、異なるクラスを分離したり、回帰問題を解決したりすることです。どちらもサポート ベクター マシンのカテゴリに分類されますが、それらの間にはいくつかの違いがあります。 LSVM は、線形カーネル関数に基づくサポート ベクター マシン モデルであり、データが線形超平面によって適切にセグメント化できることを前提としています。その利点は、計算が単純で解釈が簡単であることですが、線形分離可能な問題のみを処理できるため、非線形データにはうまく機能しない可能性があります。 SVM は、カーネル関数を使用してデータを高次元の特徴空間にマッピングする、より一般的なサポート ベクター マシン モデルであり、それによって非線形問題を線形問題に変換します。

2024-01-23 コメント 0  1121

記事の紹介：1. サポート ベクター マシンとは何ですか? サポート ベクター マシン (略して SVM) は、分類や回帰などのタスクを実行できる、バイナリ分類に基づく教師あり学習モデルです。 SVM モデルは非常に強力なモデルであり、線形分離可能な状況を処理できるだけでなく、いくつかの特別なカーネル関数を通じて非線形分離可能な状況も処理できます。 SVM モデルは優れた一般化能力と堅牢性を備えており、機械学習で一般的に使用されるモデルの 1 つです。 2. SVM モデルの原理 SVM モデル

2023-06-10 コメント 0  2853

記事の紹介：C# でサポート ベクター マシン アルゴリズムを実装するには、特定のコード サンプルが必要です。はじめに: サポート ベクター マシン (SVM) は、データ分類や回帰問題で広く使用されている、一般的に使用される機械学習アルゴリズムです。この記事では、C# でサポート ベクター マシン アルゴリズムを実装する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。 1. SVM アルゴリズムの原理 SVM アルゴリズムの基本的な考え方は、データを高次元空間にマッピングし、最適な超平面を構築することでさまざまなカテゴリのデータを分離することです。頻繁

2023-09-19 コメント 0  885

記事の紹介：Python でサポート ベクター マシン アルゴリズムを記述するにはどうすればよいですか?サポート ベクター マシン (SVM) は、バイナリ分類および回帰問題に使用される機械学習アルゴリズムです。その主な目標は、異なるカテゴリのデータ ポイントを可能な限り分離し、境界上のデータ ポイントから超平面までの距離を最大化する最適な超平面を見つけることです。この記事では、Python を使用して簡単なサポート ベクター マシン アルゴリズムを作成する方法と、具体的なコード例を紹介します。まず、インストールする必要があります

2023-09-19 コメント 0  1246

記事の紹介：PHP におけるサポート ベクター マシン アルゴリズムの実装原理 サポート ベクター マシン (SVM) は、分類と回帰分析に使用される一般的に使用される機械学習アルゴリズムです。これは統計学習理論と構造的リスク最小化の原理に基づいており、最適な分類超平面を構築することでモデルのトレーニングと予測を実現します。 SVM アルゴリズムは、画像認識、テキスト分類、異常検出などの多くの分野に適用できます。 PHP では、オープンソースの LibSVM ライブラリを使用して SV を実装できます。

2023-07-07 コメント 0  814

記事の紹介：サポート ベクター マシン (SVM) は、分類タスクと回帰タスクに使用できる教師あり学習アルゴリズムです。 SVM は、さまざまな問題の解決に使用できる強力なアルゴリズムです。これらは、データが線形分離可能な問題を解決するのに特に適しています。ただし、SVM はカーネル技術を使用して、線形分離できないデータの問題を解決することもできます。この記事では、SVM の背後にある理論を探り、データ分類のために Python で SVM を実装する方法を説明します。コードとその出力について詳しく説明し、必要な理論について説明します。サポート ベクター マシン (SVM) について サポート ベクター マシンは、分類タスクと回帰タスクを実行できる教師あり学習モデルです。分類の場合、SVM の目標は、さまざまなカテゴリのデータ ポイントを分離する最適な超平面を見つけることです。最も近いデータ点からのマージンが最も大きい上位座標

2023-08-30 コメント 0  750

記事の紹介：Transformer はサポート ベクター マシン (SVM) であり、学術コミュニティでの議論を引き起こした新しい理論です。先週末、ペンシルバニア大学とカリフォルニア大学リバーサイド校の論文では、大規模モデルの基礎となるTransformer構造、アテンション層の最適化されたジオメトリ、および最適な入力トークンを分離するハードバウンドSVMの原理を研究しようとしました。最適でないトークン: 質問間で形式的な等価性が確立されます。著者はハッカーニュースで、この理論は各入力シーケンスで「良い」トークンと「悪い」トークンを分離する SVM の問題を解決すると述べました。優れたパフォーマンスを備えたトークン セレクターであるこの SVM は、入力に 0 ～ 1 のラベルを割り当てる従来の SVM とは本質的に異なります。このたぐいの

2023-09-17 コメント 0  729

記事の紹介：サポート ベクター マシンは、線形および非線形の分類問題に適した、一般的に使用される分類アルゴリズムです。この記事では、サポート ベクター マシンを使用して XOR 問題を解決する方法を紹介します。 XOR 問題は、入力に 2 つのバイナリ変数が含まれている場合、2 つの変数が等しくない場合は出力が true (1)、等しくない場合は出力が false (0) になることを意味します。たとえば、入力が (0, 1) または (1, 0) の場合、出力は 1 になり、入力が (0, 0) または (1, 1) の場合、出力は 0 になります。 2 つの出力を単一の直線を使用して分離できないため、これは非線形問題です。 XOR 問題を解決するために、サポート ベクター マシンは入力を高次元空間にマッピングすることで線形分離性を実現できます。たとえば、入力 (x1,x2) を 3 次元空間の (x1,x2,x1) にマッピングできます。

2024-01-23 コメント 0  999

記事の紹介：サポート ベクター マシンの機能的距離と幾何学的距離を理解するにはどうすればよいですか? SVM は、超平面を通じてサンプルを 2 つのカテゴリに分割します。超平面が決まると、超平面からの点の距離を相対的に表すことができます。 2 クラス分類問題の場合、点が超平面の正側にある場合は 1 と判断され、そうでない場合は -1 と判断されます。分類結果が正しいとみなされる場合は正しく、そうでない場合は間違っています。また、値が大きいほど分類結果の信頼度が高くなります。逆に。したがって、サンプル点と超平面の間の関数間隔は次のように定義されますが、この定義には問題があり、超平面を同時に M 回縮小または拡大すると、関数間隔が変化します。この問題を解決するには、超平面のサイズを修正する必要があります。つまり、関数マージンが一定に保たれるようにする必要があります。このようにして、私たちは得ることができます

2024-01-17 コメント 0  830

記事の紹介：IE11: CSS 変数 Polyfill質問:ネイティブ サポートなしで IE11 で CSS 変数を使用できますか?回答:はい、CSS 変数 Ponyfill を使用します。CSS 変数...

2024-11-17 コメント 0  804

記事の紹介：7月21日のニュースによると、XiaomiはXiaomi Xiaoaiの大型モデルが完全に無料でアップグレードされると発表した。大型モデルのアップグレード後、Xiaoai はインテリジェントな質問と回答機能のサポート、ユーザーの要件に応じた作品の作成などが可能になるなど、よりスマートになると報告されています。チャット エクスペリエンスも大幅にアップグレードできます。公式スケジュールによると、次のデバイスは 7 月末までにアップグレードされ、サポートされる予定です。 携帯電話: Xiaomi 5 および Redmi 5 以降のモデル、バージョン V6.126.5。タブレット: Xiaomi Mi Tablet 5 以降のモデル、バージョン V6.126.5。 TV: メモリ容量 1G 以上のデバイス、バージョン V4.30.1。なお、スクリーンレススピーカーは8月末に、スクリーンスピーカーは10月末にアップグレードされる予定です。 8 月末に、次のスクリーンレス スピーカーがサポートされるようにアップグレードされます: XiaomiSoundProXia

2024-07-21 コメント 0  510

記事の紹介：4月15日のニュースによると、シャオミの創業者兼会長兼最高経営責任者（CEO）の雷軍氏は本日、個人の微博で、2024年第1四半期のシャオミ製携帯電話の世界販売は前年同期比33.8％増加すると述べた。世界中のお米ファンのサポートに感謝します。 IDCが発表した最新レポートによると、2024年第1四半期の世界のスマートフォン出荷台数は前年同期比7.8％増の2億8,940万台となり、3四半期連続の成長を達成した。このうち、サムスンは第1四半期に6,010万台を出荷し、市場シェアは20.8％で首位の座を奪回したが、第2位のアップルは出荷台数が10％近く急落し、比較的業績が悪かった。世界のスマートフォン市場全体の成長は全く対照的です。 Xiaomi は出荷台数と市場シェアを 33.8% 大幅に伸ばし、世界第 3 位にランクされています。

2024-04-15 コメント 0  892

記事の紹介：5月28日のニュースによると、中国品質認証センターのWebサイトには、Honor 5G携帯電話の新モデルALT-AN00が国家品質認証に合格したことが記載されている。仕様とモデルは、この電話機が 5VDC2A、9VDC2A、11VDC3.2A の 3 つの充電電力を提供することを示しています。ブロガーの @WHYLAB は、この携帯電話は Honor X60 で、最大 35W の急速充電をサポートし、大容量バッテリーを備え、落下耐性があり、フラッグシップと同じ「コングルエント ディープ サスペンション 4 カーブ」スクリーンを搭載していると投稿しました。以前に報告されたように、ブロガーの @digitalchat.com が 5 月 24 日にニュースを伝えました。新しい携帯電話の Honor X60 シリーズは「人気のあるハイエンド デザイン」で、奥行きが等しい 4 つの曲面スクリーンを使用しており、「千元の携帯電話に匹敵する課題」を持っています。フラッグシップフォルム」を実現し、「超大型バッテリー」を搭載し、同時に「超落下に強い」。

2024-06-01 コメント 0  577

記事の紹介：2月28日のニュースによると、今日のOnePlus新製品発表カンファレンスで、OnePlus Ace3 Genshen Qingqing “Tingni Purple”カスタマイズされた携帯電話をリリースすることに加えて、OnePlus Ace3携帯電話の多くの標準/カスタマイズされたバージョンの発売も発表しました。機能、具体的な内容は次のとおりです: 「アプリケーション インターセプト」 OnePlus Ace3 携帯電話は現在、アプリケーション A がアプリケーション B を起動するのを防ぐためのアプリケーション間ジャンプ インターセプト機能をサポートするように更新されています。また、「デバイス センサー許可管理」もサポートしています。無効にすると、アプリシェイク機能はトリガーされなくなります。ブラックスクリーン指紋ロック解除機能 OnePlus Ace3 携帯電話のアップデートはブラックスクリーン指紋ロック解除機能をサポートしており、ユーザーは画面をオンにする前に電話機のロックを盲目的に解除できるため、電話機の迅速な操作が容易になります。個別のアプリケーション音量調整機能 OnePlus Ace3 携帯電話は、アプリケーションごとに独立した音量設定をサポートするために、将来的に関連機能をアップデートする予定です。

2024-03-01 コメント 0  468

記事の紹介：サポート ベクター クラスタリング (SVC) は、サポート ベクター マシン (SVM) に基づく教師なし学習アルゴリズムであり、ラベルのないデータ セットでクラスタリングを実現できます。 Python は、豊富な機械学習ライブラリとツールキットを備えた人気のプログラミング言語です。この記事では、Python でサポート ベクター クラスタリング テクノロジを使用する方法を紹介します。 1. サポート ベクター クラスタリングの原理 SVC はサポート ベクターのセットに基づいています

2023-06-06 コメント 0  1270

記事の紹介：IT Houseは2月1日、韓国メディアETNewsによると、サムスンは今秋にエントリーレベルの折りたたみ式スクリーン携帯電話「Galaxy Z Fold 6」を発売する予定で、Sペンスタイラスのサポートを打ち切り、折りたたみ式スクリーン市場でのシェアを強化すると報じた。売り上げを伸ばす。 1. Samsung は Galaxy Z Fold6 携帯電話のデザインを最適化し、追加の保護カバーを必要としなくなります。 Samsung 携帯電話が S ペン スタイラスをサポートする必要がある場合は、デジタイザと呼ばれるコンポーネントが組み込まれている必要があります。デジタイザは大面積フレキシブル プリント基板 (FPCB) で作られており、AP や OLED パネルなどの他のスマートフォン コンポーネントよりも高価です。報道によると、エントリーレベルのGalaxy Z Fold6携帯電話は、参入障壁を下げるためにコンポーネントと機能を削減するとのこと。市場調査会社DS

2024-08-21 コメント 0  1160