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

Vedomosti v hodnote stoviek tisíc získaš za pár eur

Došiel si až sem a to je super! Veríme, že ti prvé lekcie ukázali niečo nového a užitočného.
Chceš v kurze pokračovať? Prejdi do prémiovej sekcie.

Obsah článku spadá pod licenciu Premium, kúpou článku súhlasíš s Prevádzkovými podmienkami.

Čo od nás v ďalších lekciách dostaneš?
  • Prístup k jednotlivým lekciám podľa spôsobu obstarania.
  • 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.
Článok pre vás napísal MQ .
Avatar
Používám hlavně Python a zajímám se o Deep Learning a vše kolem.
Aktivity