Шта је вектор подршке?
Вектор подршке је фундаментални концепт у области машинског учења, посебно у области машина вектора подршке (СВМ). СВМ-ови су моћна класа алгоритама за надгледано учење који се широко користе за задатке класификације и регресије. Концепт вектора подршке чини основу како СВМ функционишу и јесте
Шта је стабло одлучивања?
Стабло одлучивања је моћан и широко коришћен алгоритам машинског учења који је дизајниран да реши проблеме класификације и регресије. То је графички приказ скупа правила који се користе за доношење одлука на основу карактеристика или атрибута датог скупа података. Стабла одлучивања су посебно корисна у ситуацијама када су подаци
Да ли је алгоритам К најближих суседа погодан за изградњу модела машинског учења који се могу обучити?
Алгоритам К најближих суседа (КНН) је заиста веома погодан за изградњу модела машинског учења који се могу обучити. КНН је непараметарски алгоритам који се може користити и за задатке класификације и за регресијске задатке. То је врста учења заснованог на инстанци, где се нове инстанце класификују на основу њихове сличности са постојећим инстанцама у подацима обуке. КНН
Како можете проценити учинак обученог модела дубоког учења?
Да би се проценио учинак обученог модела дубоког учења, може се користити неколико метрика и техника. Ове методе евалуације омогућавају истраживачима и практичарима да процене ефикасност и тачност својих модела, пружајући вредан увид у њихов учинак и потенцијалне области за побољшање. У овом одговору ћемо истражити различите технике евалуације које се обично користе
Која је улога вектора подршке у машинама за векторе подршке (СВМ)?
Машине вектора подршке (СВМ) су популарни алгоритам машинског учења који се широко користи за задатке класификације и регресије. Заснован је на концепту проналажења оптималне хиперравне која раздваја тачке података у различите класе. Улога вектора подршке у СВМ-у је кључна у одређивању ове оптималне хиперравне. У СВМ-у, подршка
Шта је главни изазов алгоритма К најближих суседа и како се може решити?
Алгоритам К најближих суседа (КНН) је популаран и широко коришћен алгоритам машинског учења који спада у категорију надгледаног учења. То је непараметарски алгоритам, што значи да не прави никакве претпоставке о основној дистрибуцији података. КНН се првенствено користи за задатке класификације, али се може прилагодити и за регресију
Која је сврха алгоритма К најближих суседа (КНН) у машинском учењу?
Алгоритам К најближих суседа (КНН) је широко коришћен и фундаментални алгоритам у области машинског учења. То је непараметарски метод који се може користити и за задатке класификације и за регресијске задатке. Главна сврха КНН алгоритма је да предвиди класу или вредност дате тачке података проналажењем
Који је типичан опсег тачности предвиђања постигнут алгоритмом К најближих суседа у примерима из стварног света?
Алгоритам К најближих суседа (КНН) је широко коришћена техника машинског учења за задатке класификације и регресије. То је непараметарски метод који предвиђа предвиђања на основу сличности тачака улазних података са њиховим к-најближим суседима у скупу података за обуку. Тачност предвиђања КНН алгоритма може да варира у зависности од различитих фактора
Како се израчунава грешка на квадрат да би се одредила тачност линије која најбоље одговара?
Грешка на квадрат је често коришћена метрика за одређивање тачности линије која најбоље одговара у области машинског учења. Он квантификује разлику између предвиђених вредности и стварних вредности у скупу података. Израчунавањем грешке на квадрат, можемо проценити колико добро најбоља линија представља основу
Како можемо киселити обучени класификатор у Питхон-у користећи модул 'пицкле'?
За кисељење обученог класификатора у Питхон-у помоћу модула 'пицкле', можемо пратити неколико једноставних корака. Пиклинг нам омогућава да серијализирамо објекат и сачувамо га у датотеку, која се затим може учитати и користити касније. Ово је посебно корисно када желимо да сачувамо обучени модел машинског учења, као нпр
- 1
- 2