コース 中級  11259

コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。

コース 上級  17586

コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。

コース 上級  11301

コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。

コース紹介：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  975

コース紹介：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  1118

コース紹介：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  1117

コース紹介：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  2847

コース紹介：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  880