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サポートベクターマシン - 基礎と応用 - cover

サポートベクターマシン - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

サポート ベクター マシンとは
 
機械学習の分野では、サポート ベクター マシンは、分類と回帰分析のためにデータを検査する教師あり学習モデルです。 これらのモデルには、関連する学習アルゴリズムが付属しています。 AT&T Bell Laboratories の Vladimir Vapnik と彼の同僚がその作成を担当しました。 サポート ベクター マシン (SVM) は、Vapnik と Chervonenkis (1974 年) によって開発された統計学習フレームワークまたは VC 理論に基づいているため、最も正確な予測システムの 1 つです。 非確率的バイナリ線形分類器は、SVM トレーニング アルゴリズムに一連のトレーニング サンプルが与えられ、それぞれが 2 つのカテゴリのいずれかに属するものとしてマークされた場合に得られるものです。 次に、アルゴリズムは、後続の例を 2 つのカテゴリのいずれかに割り当てるか、どちらにも割り当てないモデルを開発します。 サポート ベクター マシン (SVM) は、2 つのカテゴリ間のサイズの差を最大化するような方法で、トレーニング サンプルを空間内の点に割り当てます。 その後、新しいサンプルが同じ空間にマッピングされ、ギャップのどちら側に該当するかに応じて、それらがどのカテゴリに属するかが予測されます。
 
どのようなメリットがあるか 
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: サポート ベクター マシン
 
第 2 章: 線形分類器
 
第 3 章: パーセプトロン
 
第 4 章: 射影 (線形代数)
 
第 5 章: 線形分離性
 
第 6 章: カーネル法
 
第 7 章: 逐次最小最適化
 
第 8 章: 最小二乗サポート ベクター マシン
 
第 9 章: ヒンジ損失
 
第 10 章: 多項式 カーネル
 
(II) サポート ベクター マシンに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でのサポート ベクター マシンの使用例の実例。
 
(IV) サポート ベクター マシンのテクノロジを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明する 17 の付録。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のサポート ベクター マシンに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Disponible depuis: 23/06/2023.
Longueur d'impression: 105 pages.

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    病因学とは、原因または起源の研究です。この単語はギリシャ語に由来し、「理由を与える」という意味です。より正確に言えば、病因学とは、物事のあり方や機能の背後にある原因、起源、または理由の研究であり、原因そのものを指すこともあります。この言葉は医学や哲学でよく使われますが、物理学、生物学、心理学、政治学、地理学、空間分析、神学でも、さまざまな現象の原因や起源について言及する際に使われます。
     
    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 病因
     
    第 2 章: 疾患
     
    第 3 章: 壊血病
     
    第 4 章: 相関関係は因果関係を意味しない
     
    第 5 章: 精神障害の原因
     
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    1: 探査問題: ロボット工学における探査の基本概念を紹介し、その後の議論の基礎を築きます。
     
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