Kaj je podporni vektor?
Podporni vektor je temeljni koncept na področju strojnega učenja, zlasti na področju podpornih vektorskih strojev (SVM). SVM so zmogljiv razred algoritmov za nadzorovano učenje, ki se pogosto uporabljajo za naloge klasifikacije in regresije. Koncept podpornega vektorja tvori osnovo delovanja SVM in tudi je
Kaj je drevo odločitev?
Odločitveno drevo je zmogljiv in široko uporabljen algoritem strojnega učenja, ki je zasnovan za reševanje problemov klasifikacije in regresije. Je grafična predstavitev nabora pravil, ki se uporabljajo za sprejemanje odločitev na podlagi značilnosti ali atributov danega niza podatkov. Odločitvena drevesa so še posebej uporabna v primerih, ko podatki
Ali je algoritem K najbližjih sosedov zelo primeren za gradnjo učljivih modelov strojnega učenja?
Algoritem K najbližjih sosedov (KNN) je res zelo primeren za izdelavo modelov strojnega učenja, ki jih je mogoče učiti. KNN je neparametrični algoritem, ki se lahko uporablja za naloge klasifikacije in regresije. To je vrsta učenja na podlagi primerkov, kjer so novi primerki razvrščeni glede na njihovo podobnost z obstoječimi primerki v podatkih za usposabljanje. KNN
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom, Programiranje strojnega učenja, K aplikacija najbližjih sosedov
Kako lahko ocenite uspešnost usposobljenega modela globokega učenja?
Za ovrednotenje uspešnosti usposobljenega modela globokega učenja je mogoče uporabiti več metrik in tehnik. Te metode ocenjevanja omogočajo raziskovalcem in praktikom, da ocenijo učinkovitost in natančnost svojih modelov, kar zagotavlja dragocen vpogled v njihovo uspešnost in možna področja za izboljšave. V tem odgovoru bomo raziskali različne tehnike vrednotenja, ki se običajno uporabljajo
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLPTFK poglobljeno učenje s Pythonom, TensorFlowom in Kerasom, Predstavitev, Poglobljeno učenje s Pythonom, TensorFlowom in Kerasom, Pregled izpita
Kakšna je vloga podpornih vektorjev v podpornih vektorskih strojih (SVM)?
Podporni vektorski stroji (SVM) so priljubljen algoritem strojnega učenja, ki se pogosto uporablja za naloge klasifikacije in regresije. Temelji na konceptu iskanja optimalne hiperravnine, ki ločuje podatkovne točke v različne razrede. Vloga podpornih vektorjev v SVM je ključna pri določanju te optimalne hiperravnine. V SVM, podpora
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom, Podporni vektorski stroj, Osnove podpornih vektorskih strojev, Pregled izpita
Kaj je glavni izziv algoritma K najbližjih sosedov in kako se ga lahko lotimo?
Algoritem K najbližjih sosedov (KNN) je priljubljen in pogosto uporabljen algoritem strojnega učenja, ki spada v kategorijo nadzorovanega učenja. Je neparametrični algoritem, kar pomeni, da ne daje nobenih predpostavk o distribuciji osnovnih podatkov. KNN se uporablja predvsem za klasifikacijske naloge, lahko pa ga prilagodimo tudi za regresijo
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom, Programiranje strojnega učenja, Programiranje lastnega algoritma najbližjih sosedov, Pregled izpita
Kakšen je namen algoritma K najbližjih sosedov (KNN) pri strojnem učenju?
Algoritem K najbližjih sosedov (KNN) je široko uporabljen in temeljni algoritem na področju strojnega učenja. Je neparametrična metoda, ki se lahko uporablja tako za klasifikacijske kot regresijske naloge. Glavni namen algoritma KNN je napovedati razred ali vrednost dane podatkovne točke z iskanjem
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom, Programiranje strojnega učenja, Določitev K algoritma najbližjih sosedov, Pregled izpita
Kakšen je tipičen obseg natančnosti napovedovanja, ki ga doseže algoritem K najbližjih sosedov v primerih iz resničnega sveta?
Algoritem K najbližjih sosedov (KNN) je pogosto uporabljena tehnika strojnega učenja za naloge klasifikacije in regresije. Je neparametrična metoda, ki daje napovedi na podlagi podobnosti vhodnih podatkovnih točk z njihovimi k-najbližjimi sosedi v naboru podatkov za usposabljanje. Natančnost napovedi algoritma KNN se lahko razlikuje glede na različne dejavnike
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom, Programiranje strojnega učenja, K aplikacija najbližjih sosedov, Pregled izpita
Kako se izračuna kvadratna napaka, da se določi natančnost črte, ki se najbolje prilega?
Kvadratna napaka je pogosto uporabljena metrika za določanje točnosti črte, ki se najbolje prilega na področju strojnega učenja. Kvantificira razliko med predvidenimi vrednostmi in dejanskimi vrednostmi v naboru podatkov. Z izračunom kvadratne napake lahko ocenimo, kako dobro črta, ki se najbolje prilega, predstavlja osnovo
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom, Programiranje strojnega učenja, Programiranje R na kvadrat, Pregled izpita
Kako lahko izberemo usposobljenega klasifikatorja v Pythonu z uporabo modula 'pickle'?
Če želite izbrati usposobljenega klasifikatorja v Pythonu z uporabo modula 'pickle', lahko sledimo nekaj preprostim korakom. Pickling nam omogoča, da serializiramo predmet in ga shranimo v datoteko, ki jo lahko nato naložimo in uporabimo pozneje. To je še posebej uporabno, ko želimo shraniti naučen model strojnega učenja, kot je npr
- 1
- 2