Support Vector Machine (SVM) Math
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…
Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.
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.
Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.
