11. diel - Support Vector Machine a klasifikácia čísel v Python
V minulej lekcii, Shlukovací algoritmus K-Means v Pythone , sme sa venovali algoritmu k-means. Dnes na nás čaká Support Vector Machine, čo je supervised machine learning algoritmus, ktorý môžeme použiť pre klasifikáciu a regresii.
Vzhľadom k tomu, že je algoritmus supervised, potrebujeme vždy pár
vlastnost - cíl. Napríklad pri predpovedi ceny
akcií môže byť vlastnosťou čas a cieľom cena
akcií v danom období. Toto je príklad regresia (snahy predpovedať zmenu
nejaké hodnoty), kde čas nemusí byť jedinou vlastnosťou.
Môžeme ich použiť aj viac, ako napr.
analýza příspěvků na sociálních sítích,
analýza novinek ve světě alebo
stav příbuzných akcií, pretože čím viac, tým lepšie (ale
zas pozor - "moc je niekedy málo").
Ako SVM funguje
Algoritmus Support Vector Machine sa snaží
...koniec náhľadu článku...
Pokračuj ďalej
Minul si až sem a to je super! Veríme, že ti prvé lekcie ukázali niečo nového a užitočného.
Chceš v kurze pokračovať? Prejdi do prémiové sekcie.
Kúpiť tento kurz
Obsah článku spadá pod licenciu Premium, kúpou článku súhlasíš so zmluvnými podmienkami.
- Neobmedzený a trvalý prístup k jednotlivým lekciím.
- Kvalitné znalosti v oblasti IT.
- Zručnosti, ktoré ti pomôžu získať vysnívanú a dobre platenú prácu.
Popis článku
Požadovaný článok má nasledujúci obsah:
V Python tutoriálu si predstavíme algoritmus Support Vector Machine a budeme pomocou neho klasifikovať čísla na obrázkoch.
Kredity získaš, keď podporíš našu sieť. To môžeš urobiť buď zaslaním symbolickej sumy na podporu prevádzky alebo pridaním obsahu na sieť.
