Lekce 11 - Support Vector Machine a klasifikace čísel v Python
V minulé lekci, Shlukovací algoritmus K-Means v Pythonu, jsme se věnovali algoritmu K-Means z rodiny algoritmů Učení bez dohledu.
Dnes na nás čeká Support Vector Machine, což je supervised machine learning algoritmus, který můžeme použít pro klasifikaci a regresi.
Vzhledem k tomu, že je algoritmus supervised, potřebujeme vždy pár
vlastnost - cíl. Například u předpovědi ceny
akcií může být vlastností čas a cílem cena
akcií v daném období. Toto je příklad regrese (snahy předpovědět změnu
nějaké hodnoty), kde čas nemusí být jedinou vlastností.
Můžeme jich použít i více, jako např.
analýza příspěvků na sociálních sítích,
analýza novinek ve světě nebo
stav příbuzných akcií, protože čím více, tím lépe (ale
zas pozor - "moc je někdy málo").
Jak SVM funguje
Algoritmus Support Vector Machine se snaží
...konec náhledu článku...
Pokračuj dál
Došel jsi až sem a to je super! Věříme, že ti první lekce ukázaly něco nového a užitečného.
Chceš v kurzu pokračovat? Přejdi do prémiové sekce.
Koupit pouze tento kurz
Získej okamžitý přístup ke kurzu bez
časového omezení.
675 Kč
Obsah článku spadá pod licenci Premium, koupí článku souhlasíš se smluvními podmínkami.
- Přístup k jednotlivým lekcím dle způsobu pořízení.
- Kvalitní znalosti v oblasti IT.
- Dovednosti, které ti pomohou získat vysněnou a dobře placenou práci.
Popis článku
Požadovaný článek má následující obsah:
V Python tutoriálu si představíme algoritmus Support Vector Machine a budeme pomocí něj klasifikovat čísla na obrázcích.
Kredity získáš, když podpoříš naši síť. To můžeš udělat buď zasláním symbolické částky na podporu provozu nebo přidáním obsahu na síť.
