Kursus Pertengahan  11259

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17586

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  11301

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：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  975

Pengenalan Kursus：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 Kursus：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 Kursus：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 Kursus：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