Support Vector Machine (SVM) Math

Type product

Support Vector Machine (SVM) Math

icttrainingen.nl
Logo van icttrainingen.nl
Opleiderscore: starstarstarstarstar_border 8 icttrainingen.nl heeft een gemiddelde beoordeling van 8 (uit 8 ervaringen)

Tip: meer info over het programma, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

Beschrijving

Eenvoudig te gebruiken, maar toch efficiënt en betrouwbaar. Support Vector Machines (SVM's) zijn ondersteunende leermethoden die vaak worden gebruikt voor classificatietaken.

Eenvoudig te gebruiken, maar toch efficiënt en betrouwbaar. Support Vector Machines (SVM's) zijn ondersteunende leermethoden die vaak worden gebruikt voor classificatietaken. Met het Support Vector Machine (SVM) algoritme kun je voorspellingen doen door data in groepen te verdelen.

Deze training onthult de wiskunde achter SVM's, met de nadruk op hoe een optimaal SVM-hypervlak voor classificatie wordt berekend. Onderzoek de representatie van gegevens in een functieruimte en vind een hypervlak om de gegevens lineair te s…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: .

Eenvoudig te gebruiken, maar toch efficiënt en betrouwbaar. Support Vector Machines (SVM's) zijn ondersteunende leermethoden die vaak worden gebruikt voor classificatietaken.

Eenvoudig te gebruiken, maar toch efficiënt en betrouwbaar. Support Vector Machines (SVM's) zijn ondersteunende leermethoden die vaak worden gebruikt voor classificatietaken. Met het Support Vector Machine (SVM) algoritme kun je voorspellingen doen door data in groepen te verdelen.

Deze training onthult de wiskunde achter SVM's, met de nadruk op hoe een optimaal SVM-hypervlak voor classificatie wordt berekend. Onderzoek de representatie van gegevens in een functieruimte en vind een hypervlak om de gegevens lineair te scheiden. Je leert ook hoe je een SVM-classificatie met zachte marge kunt implementeren en aanpassen met behulp van gradiëntafdaling in de programmeertaal Python. Daarnaast leer je over de LIBSVM-bibliotheek om een ondersteunende vectorclassificatie en regressor te bouwen.

Blijf op de hoogte van nieuwe ervaringen
Er zijn nog geen ervaringen.
Deel je ervaring
Heb je ervaring met deze cursus? Deel je ervaring en help anderen kiezen. Als dank voor de moeite doneert Springest € 1,- aan Stichting Edukans.

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Download gratis en vrijblijvend de informatiebrochure

(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)

Heb je nog vragen?

(optioneel)
We slaan je gegevens op om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen.
Meer info vind je in ons privacybeleid.