Pengenalan Artikel：Mesin vektor sokongan (SVM) ialah algoritma pembelajaran terselia yang berkuasa dan boleh disesuaikan yang digunakan untuk tugas pengesanan, regresi dan pengelasan yang lebih luar. Ia amat berkesan dalam domain dimensi tinggi dan oleh itu digunakan secara meluas dalam tugas pengelasan. Tujuan utama Mesin Vektor Sokongan (SVM) adalah untuk membahagikan set data ke dalam sebilangan besar kelas untuk menemui Hyperplane Marginal Maksimum (MMH), yang boleh dilakukan dalam dua langkah: Langkah 1: SVM pada mulanya akan membina secara berulang. kelas hyperplane yang paling boleh dibezakan. Langkah 2: Kemudian ia akan memilih hyperplane yang paling baik memisahkan kelas. Dimensi hyperplane berkaitan dengan bilangan ciri. Apabila bilangan ciri ialah 2, hyperplane ialah garis. Apabila bilangan ciri ialah 3, satah hiper menjadi satah dua dimensi. Untuk membina hyperplane, mesin vektor sokongan (SVM) menggunakan vektor ekstrem sebagai vektor sokongan. SVM

2024-01-24 komen 0  977

Pengenalan Artikel：Dalam pembelajaran mesin, mesin vektor sokongan (SVM) sering digunakan untuk klasifikasi data dan analisis regresi, dan merupakan model algoritma diskriminasi berdasarkan satah besar pemisahan. Dalam erti kata lain, memandangkan data latihan berlabel, algoritma mengeluarkan hyperplane optimum untuk mengklasifikasikan contoh baharu. Model algoritma mesin vektor sokongan (SVM) mewakili contoh sebagai titik dalam ruang Selepas pemetaan, contoh kategori berbeza dibahagikan sebanyak mungkin. Selain melaksanakan pengelasan linear, mesin vektor sokongan (SVM) boleh melaksanakan pengelasan tak linear dengan cekap, secara tersirat memetakan input mereka ke dalam ruang ciri berdimensi tinggi. Apakah yang dilakukan oleh mesin vektor sokongan? Memandangkan satu set contoh latihan, setiap contoh latihan ditandakan dengan kategori mengikut dua kategori, dan kemudian model dibina melalui algoritma latihan mesin vektor sokongan (SVM) untuk mengklasifikasikan contoh baharu ke dalam

2024-01-24 komen 0  1118

Pengenalan Artikel：Mesin vektor sokongan linear (LSVM) dan mesin vektor sokongan am (SVM) ialah model pembelajaran mesin yang biasa digunakan untuk pengelasan dan regresi. Idea teras mereka adalah untuk memisahkan kelas yang berbeza atau menyelesaikan masalah regresi dengan mencari hyperplane yang optimum dalam ruang data. Walaupun kedua-duanya termasuk dalam kategori mesin vektor sokongan, terdapat beberapa perbezaan di antara mereka. LSVM ialah model mesin vektor sokongan berdasarkan fungsi kernel linear, yang menganggap bahawa data boleh dibahagikan dengan baik oleh hyperplane linear. Kelebihannya ialah ia mudah dari segi pengiraan dan mudah untuk ditafsirkan, tetapi ia hanya boleh menangani masalah boleh dipisahkan secara linear dan mungkin tidak berfungsi dengan baik untuk data bukan linear. SVM ialah model mesin vektor sokongan yang lebih umum yang menggunakan fungsi kernel untuk memetakan data ke dalam ruang ciri berdimensi tinggi, dengan itu menukar masalah tak linear kepada linear

2024-01-23 komen 0  1117

Pengenalan Artikel：1. Apakah Mesin Vektor Sokongan? (pendek kata SVM) ialah model pembelajaran yang diselia berdasarkan klasifikasi binari, yang boleh melaksanakan tugas seperti klasifikasi dan regresi. Model SVM ialah model yang sangat berkuasa Ia bukan sahaja boleh mengendalikan situasi boleh dipisahkan secara linear, tetapi juga mengendalikan situasi tidak boleh dipisahkan secara tidak linear melalui beberapa fungsi kernel khas. Model SVM mempunyai keupayaan generalisasi yang baik dan keteguhan, dan merupakan salah satu model yang biasa digunakan dalam pembelajaran mesin. 2. Prinsip model SVM Model SVM

2023-06-10 komen 0  2847

Pengenalan Artikel：Cara melaksanakan algoritma mesin vektor sokongan dalam C# memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Mesin Vektor Sokongan (SVM) ialah algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan yang digunakan secara meluas dalam masalah klasifikasi dan regresi. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan algoritma mesin vektor sokongan dalam C# dan memberikan contoh kod khusus. 1. Prinsip algoritma SVM Idea asas algoritma SVM adalah untuk memetakan data ke dalam ruang berdimensi tinggi dan memisahkan kategori data yang berbeza dengan membina hyperplane yang optimum. selalunya

2023-09-19 komen 0  880

Pengenalan Artikel：Bagaimana untuk menulis algoritma mesin vektor sokongan dalam Python? Mesin Vektor Sokongan (SVM) ialah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi binari. Matlamat utamanya ialah untuk mencari hyperplane optimum yang memisahkan titik data bagi kategori berbeza sebanyak mungkin dan memaksimumkan jarak dari titik data pada sempadan ke hyperplane. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk menulis algoritma mesin vektor sokongan mudah dan memberikan contoh kod tertentu. Pertama, kita perlu memasang

2023-09-19 komen 0  1241

Pengenalan Artikel：Prinsip Pelaksanaan Algoritma Mesin Vektor Sokongan dalam Mesin Vektor Sokongan PHP (SVM) ialah algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan untuk analisis klasifikasi dan regresi. Ia berdasarkan teori pembelajaran statistik dan prinsip pengurangan risiko struktur, dan mencapai latihan model dan ramalan dengan membina hyperplane klasifikasi yang optimum. Algoritma SVM boleh digunakan pada banyak medan, seperti pengecaman imej, pengelasan teks, pengesanan anomali, dsb. Dalam PHP, kita boleh melaksanakan SV dengan menggunakan perpustakaan LibSVM sumber terbuka

2023-07-07 komen 0  810

Pengenalan Artikel：Mesin vektor sokongan (SVM) ialah algoritma pembelajaran diselia yang boleh digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. SVM ialah algoritma berkuasa yang boleh digunakan untuk menyelesaikan pelbagai masalah. Ia amat sesuai untuk menyelesaikan masalah di mana data boleh dipisahkan secara linear. Walau bagaimanapun, SVM juga boleh menyelesaikan masalah data yang tidak boleh dipisahkan secara linear dengan menggunakan teknik kernel. Dalam artikel ini, kami akan meneroka teori di sebalik SVM dan menunjukkan cara melaksanakannya dalam Python untuk klasifikasi data. Kami akan memberikan penjelasan terperinci tentang kod dan outputnya, dan membincangkan teori yang diperlukan. Memahami Mesin Vektor Sokongan (SVM) Mesin vektor sokongan ialah model pembelajaran diselia yang boleh melaksanakan tugas klasifikasi dan regresi. Untuk pengelasan, matlamat SVM adalah untuk mencari hyperplane optimum yang memisahkan titik data bagi kategori yang berbeza. Superordinat dengan margin terbesar dari titik data terdekat

2023-08-30 komen 0  741

Pengenalan Artikel：Transformer ialah mesin vektor sokongan (SVM), satu teori baharu yang telah mencetuskan perbincangan dalam komuniti akademik. Hujung minggu lalu, kertas kerja dari University of Pennsylvania dan University of California, Riverside cuba mengkaji prinsip struktur Transformer yang mendasari model besar, geometri yang dioptimumkan dalam lapisan perhatian dan SVM terikat keras yang memisahkan token input optimum daripada token tidak optimum. Kesetaraan formal diwujudkan antara soalan. Penulis menyatakan di hackernews bahawa teori ini menyelesaikan masalah SVM memisahkan token "baik" daripada token "buruk" dalam setiap urutan input. Sebagai pemilih token dengan prestasi cemerlang, SVM ini pada asasnya berbeza daripada SVM tradisional yang memberikan label 0-1 kepada input. macam ni

2023-09-17 komen 0  720

Pengenalan Artikel：Mesin vektor sokongan ialah algoritma pengelasan yang biasa digunakan sesuai untuk masalah pengelasan linear dan bukan linear. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan mesin vektor sokongan untuk menyelesaikan masalah XOR. Masalah XOR bermakna apabila input mengandungi dua pembolehubah binari, output adalah benar (1) jika kedua-dua pembolehubah tidak sama, jika tidak, output adalah palsu (0). Sebagai contoh, apabila input ialah (0, 1) atau (1, 0), output ialah 1, dan apabila input ialah (0, 0) atau (1, 1), output ialah 0. Ini adalah masalah tak linear kerana kedua-dua output tidak boleh dipisahkan menggunakan satu garis lurus. Untuk menyelesaikan masalah XOR, mesin vektor sokongan boleh mencapai kebolehpisahan linear dengan memetakan input ke dalam ruang berdimensi tinggi. Sebagai contoh, kita boleh memetakan input (x1,x2) kepada (x1,x2,x1 dalam ruang tiga dimensi.

2024-01-23 komen 0  994

Pengenalan Artikel：Bagaimana untuk memahami jarak fungsian dan jarak geometri dalam mesin vektor sokongan? SVM membahagikan sampel kepada dua kategori melalui hyperplanes. Apabila hyperplane ditentukan, jarak titik dari hyperplane boleh dinyatakan secara relatif. Untuk masalah pengelasan dua kelas, jika titik itu berada di sebelah positif hyperplane, ia dinilai sebagai 1 jika tidak, ia dinilai sebagai -1; Jika keputusan klasifikasi dianggap betul, ia betul jika tidak, ia salah. Lebih-lebih lagi, semakin besar nilai, semakin tinggi keyakinan hasil pengelasan. sebaliknya. Oleh itu, selang fungsi antara titik sampel dan hyperplane ditakrifkan sebagai Walau bagaimanapun, terdapat masalah dengan definisi ini: apabila kita mengecilkan atau membesarkan hyperplane M pada masa yang sama, selang fungsi berubah. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita perlu menetapkan saiz hyperplane, iaitu, supaya margin fungsi kekal malar. Dengan cara ini, kita boleh mendapatkan

2024-01-17 komen 0  824

Pengenalan Artikel：IE11: Pembolehubah CSS PolyfillSoalan:Bolehkah saya menggunakan pembolehubah CSS dalam IE11 tanpa sokongan asli?Jawapan:Ya, menggunakan CSS Vars Ponyfill.Var CSS...

2024-11-17 komen 0  798

Pengenalan Artikel：Menurut berita pada 21 Julai, Xiaomi telah mengumumkan bahawa model besar Xiaomi Xiaoai akan menerima peningkatan penuh, semuanya percuma. Dilaporkan bahawa Xiaoai akan menjadi lebih bijak selepas menaik taraf model besar, seperti menyokong fungsi soal jawab pintar, dan dapat mencipta ciptaan mengikut keperluan pengguna, dll. Malah pengalaman berbual boleh ditingkatkan dengan banyak. Mengikut jadual rasmi, peranti berikut akan dinaik taraf dan disokong menjelang akhir bulan Julai: Telefon mudah alih: Xiaomi 5 dan Redmi 5 dan model yang lebih baru, versi V6.126.5. Tablet: Xiaomi Mi Tablet 5 dan model yang lebih baru, versi V6.126.5. TV: Peranti dengan kapasiti memori 1G ke atas, versi V4.30.1. Selain itu, pembesar suara tanpa skrin akan dinaik taraf pada penghujung bulan Ogos dan pembesar suara skrin akan dinaik taraf pada penghujung Oktober. Pada penghujung bulan Ogos, pembesar suara tanpa skrin berikut akan dinaik taraf kepada sokongan: XiaomiSoundProXia

2024-07-21 komen 0  508

Pengenalan Artikel：Menurut berita pada 15 April, Lei Jun, pengasas, pengerusi dan Ketua Pegawai Eksekutif Xiaomi, berkata di Weibo peribadinya hari ini bahawa jualan telefon mudah alih global telefon bimbit Xiaomi pada Q1 2024 akan meningkat sebanyak 33.8% tahun ke tahun, dan dia akan ingin mengucapkan terima kasih kepada peminat nasi di seluruh dunia atas sokongan mereka. Menurut laporan terbaru yang dikeluarkan oleh IDC, pada suku pertama 2024, penghantaran telefon pintar global meningkat sebanyak 7.8% tahun ke tahun kepada 289.4 juta unit, mencapai pertumbuhan suku ketiga berturut-turut. Antaranya, Samsung menghantar 60.1 juta unit pada suku pertama, dengan bahagian pasaran sebanyak 20.8% dan memperoleh semula kedudukan pertama Apple, yang menduduki tempat kedua, menunjukkan prestasi yang agak teruk, dengan penghantaran jatuh mendadak hampir 10%. pasaran telefon pintar global Pertumbuhan keseluruhan adalah sangat berbeza. Xiaomi menduduki tempat ketiga di dunia, dengan penghantaran meningkat dengan ketara sebanyak 33.8% dan bahagian pasaran

2024-04-15 komen 0  891

Pengenalan Artikel：Menurut berita pada 28 Mei, laman web Pusat Pensijilan Kualiti China menunjukkan bahawa model telefon mudah alih Honor 5G baharu ALT-AN00 telah lulus pensijilan kualiti kebangsaan. Spesifikasi dan model menunjukkan bahawa telefon ini menyediakan tiga kuasa pengecasan: 5VDC2A, 9VDC2A dan 11VDC3.2A. Blogger @WHYLAB menyiarkan bahawa telefon itu ialah Honor X60, menyokong pengecasan pantas sehingga 35W, menampilkan bateri yang besar dan tahan jatuh, dan dilengkapi dengan skrin "penggantungan dalam empat lengkung" yang sama seperti perdana. Seperti yang dilaporkan sebelum ini, blogger @digitalchat.com mengumumkan berita pada 24 Mei: Siri telefon baharu Honor X60 mempunyai "reka bentuk mewah yang popular", menggunakan skrin empat melengkung dengan kedalaman yang sama, "cabaran telefon seribu yuan bentuk utama", dan dilengkapi dengan "bateri yang lebih besar".

2024-06-01 komen 0  576

Pengenalan Artikel：Menurut berita pada 28 Februari, pada persidangan pelancaran produk baharu OnePlus hari ini, selain mengeluarkan telefon tersuai OnePlus Ace3 Genshen Qingqing "Tingni Purple", ia turut mengumumkan pelancaran beberapa versi standard/tersuai telefon mudah alih OnePlus Ace3 . Fungsi, kandungan khusus adalah seperti berikut: "Application Interception" Telefon mudah alih OnePlus Ace3 kini dikemas kini untuk menyokong fungsi intersepsi lompat antara aplikasi untuk menghalang aplikasi A daripada membangunkan aplikasi B. Ia juga menyokong "pengurusan kebenaran sensor peranti". Selepas melumpuhkannya, fungsi goncang apl tidak akan dicetuskan. Fungsi buka kunci cap jari skrin hitam Kemas kini telefon mudah alih OnePlus Ace3 menyokong fungsi buka kunci cap jari skrin hitam, membolehkan pengguna membuka kunci telefon secara membuta tuli sebelum menghidupkan skrin, menjadikannya lebih mudah untuk mengendalikan telefon dengan cepat. Fungsi pelarasan volum aplikasi individu Telefon mudah alih OnePlus Ace3 akan mengemas kini fungsi berkaitan pada masa hadapan untuk menyokong tetapan volum bebas bagi setiap aplikasi.

2024-03-01 komen 0  460

Pengenalan Artikel：Pengelompokan Vektor Sokongan (SVC) ialah algoritma pembelajaran tanpa pengawasan berdasarkan Mesin Vektor Sokongan (SVM), yang boleh mencapai pengelompokan dalam set data tidak berlabel. Python ialah bahasa pengaturcaraan yang popular dengan set perpustakaan dan kit alat pembelajaran mesin yang kaya. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan teknologi pengelompokan vektor sokongan dalam Python. 1. Prinsip Pengelompokan Vektor Sokongan SVC adalah berdasarkan set vektor sokongan

2023-06-06 komen 0  1263

Pengenalan Artikel：IT House melaporkan pada 1 Februari bahawa menurut media Korea ETNews, Samsung merancang untuk melancarkan telefon bimbit skrin lipat Galaxy Z Fold 6 peringkat permulaan musim gugur ini, memotong sokongan untuk stylus S Pen dan menyatukan bahagian pasaran skrin lipatnya dengan melonjakkan jualan. 1. Samsung akan mengoptimumkan reka bentuk telefon mudah alih Galaxy Z Fold6 dan tidak lagi memerlukan penutup pelindung tambahan. Jika telefon bimbit Samsung perlu menyokong stylus S Pen, ia perlu mempunyai komponen terbina dalam yang dipanggil digitizer. Pendigitator diperbuat daripada papan litar bercetak fleksibel (FPCB) kawasan besar, yang kosnya lebih tinggi daripada komponen telefon pintar lain seperti panel AP dan OLED. Menurut laporan, telefon mudah alih Galaxy Z Fold6 peringkat permulaan akan memotong komponen dan fungsi untuk merendahkan halangan masuk. Syarikat penyelidikan pasaran DS

2024-08-21 komen 0  1156