Tensorphilia@tensorphilia P.180

Notice: file_put_contents(): Write of 2643 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 8192 of 10835 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Tensorphilia@tensorphilia P.180

TENSORPHILIA Telegram 180

🔸Linear SVM Classification
🔹 یک روش یادگیری نظارت‌شده برای مسائل طبقه‌بندی باینری است.
ایده اصلی این است که بهترین ابرصفحه‌ای را پیدا کند که داده‌ها را به دو کلاس با بیشترین حاشیه جدا کند. این حاشیه فاصله بین ابرصفحه و نزدیک‌ترین نقاط داده از هر کلاس است که به آن‌ها بردارهای پشتیبان می‌گویند.
یک حاشیه بزرگ‌تر به معنای تعمیم بهتر مدل به داده‌های دیده‌نشده است. SVM های خطی با داده‌های خطی‌ جداشدنی به خوبی کار می‌کنند اما می‌توان آن‌ها را برای مدیریت موارد پیچیده‌تر با تکنیک‌های مختلف
گسترش داد.

🔸NonLinear SVM Classification
🔹 به محدودیت‌های SVM‌های خطی با امکان طبقه‌بندی داده‌هایی که به صورت خطی قابل جداشدن نیستند، می‌پردازد. این امر با نگاشت فضای ورودی اصلی به یک فضای با بعد بالاتر با استفاده از یک تابع غیرخطی انجام می‌شود، جایی که جداسازی خطی ممکن می‌شود. این تکنیک به SVM‌ها امکان می‌دهد تا طیف گسترده‌تری از مسائل طبقه‌بندی را مدیریت کنند و در عمل کاربرد بیشتری داشته باشند.

🤖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🆔 Telegram | LinkedIn | YouTube

www.tgoop.com/tensorphilia/180

292 viewsAug 12 at 12:53

tgoop.com/tensorphilia/180

Create: 2024-08-12
Last Update: 2024-10-08 02:38:59

🔸Linear SVM Classification
🔹 یک روش یادگیری نظارت‌شده برای مسائل طبقه‌بندی باینری است.
ایده اصلی این است که بهترین ابرصفحه‌ای را پیدا کند که داده‌ها را به دو کلاس با بیشترین حاشیه جدا کند. این حاشیه فاصله بین ابرصفحه و نزدیک‌ترین نقاط داده از هر کلاس است که به آن‌ها بردارهای پشتیبان می‌گویند.
یک حاشیه بزرگ‌تر به معنای تعمیم بهتر مدل به داده‌های دیده‌نشده است. SVM های خطی با داده‌های خطی‌ جداشدنی به خوبی کار می‌کنند اما می‌توان آن‌ها را برای مدیریت موارد پیچیده‌تر با تکنیک‌های مختلف
گسترش داد.

🔸NonLinear SVM Classification
🔹 به محدودیت‌های SVM‌های خطی با امکان طبقه‌بندی داده‌هایی که به صورت خطی قابل جداشدن نیستند، می‌پردازد. این امر با نگاشت فضای ورودی اصلی به یک فضای با بعد بالاتر با استفاده از یک تابع غیرخطی انجام می‌شود، جایی که جداسازی خطی ممکن می‌شود. این تکنیک به SVM‌ها امکان می‌دهد تا طیف گسترده‌تری از مسائل طبقه‌بندی را مدیریت کنند و در عمل کاربرد بیشتری داشته باشند.

🤖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🆔 Telegram | LinkedIn | YouTube

BY Tensorphilia

Share with your friend now:
tgoop.com/tensorphilia/180

Open in Telegram

Telegram News

Date: 2024-10-08|

Informative 6How to manage your Telegram channel? The group also hosted discussions on committing arson, Judge Hui said, including setting roadblocks on fire, hurling petrol bombs at police stations and teaching people to make such weapons. The conversation linked to arson went on for two to three months, Hui said. As of Thursday, the SUCK Channel had 34,146 subscribers, with only one message dated August 28, 2020. It was an announcement stating that police had removed all posts on the channel because its content “contravenes the laws of Hong Kong.” Content is editable within two days of publishing
from us

Telegram Tensorphilia
FROM American