Kernel-Debugging- Und Fehlerbehebungsalgorithmus

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    Wenn Sie einen Kernel-Algorithmus zum Thema Ihres Computers anzeigen, hoffen wir, dass Ihnen diese Schlüsselpunkte bei der Lösung helfen Anliegen.Beim Flush-Learning sind Nuklearmaschinen typischerweise einzigartig in ihrer Klasse von Device-Browsing-Algorithmen, von denen ein bekanntes Mitglied die Program Vector Machine (SVM) ist.

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    Kernel-Algorithmus

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    Wofür werden Kernel-Methoden gekauft?

    Einführung in Kernel-Methoden. Kernel oder normalerweise Kernel-Methoden (auch bekannt, weil Kernel-Funktionen funktionieren) sind verschiedene Gruppen von Techniken von Algorithmen, die für Muster verwendet werden. Sie werden verwendet, um das spezielle nichtlineare Problem zu lösen, indem ein linearer Klassifikator implementiert wird.

    In letzter Zeit habe ich viel gelernt und Kernel sind ein neuer, sehr interessanter Teil von Klassifikationsüberlegungen, bis jetzt wurde dieser Thread von einer Notiz beeinflusst, die von Alan geschrieben wurde, Do it Become Yourself nlp, benötigt für Bot-Entwickler. Danke A

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    Um über Kerne zu sprechen, müssen wir Begriffe wie SVM-Vorteil (Vektormaschinen) – Klassifikationslernen – Tracing – Hardwarelernen – bla … verstehen. So viele juristische Begriffe, aber nicht. Lassen Sie sich von ihnen nicht abhalten (ich wusste vor DIY nichts über Sport). Lassen Sie uns zusammenkommen:-

    Also ist alles “Maschine findet heraus, wie (ML)”? Nun, es stellt sich heraus, dass maschinelles Lernen tatsächlich viele Teile hat, aber das allgemeine Thema wird in diesem oft zitierten kleinen Artikel von Arthur Samuel aus dem Jahr 1959 hervorragend zusammengefasst:

    “Maschinenkenntnis ist das Studium der Forschung, bei dem Computer ohne explizite Programmierung grundlegend lernen können.”

    Man sagt, dass eine Computerplattform aus Entdeckungen bei einigen Aufgaben T und Einzelleistungsmessungen P lernt, wenn ihre gesamte Punktzahl bei T, gemessen anhand von n im Vergleich zu P, mit verbessertem Wissen e. – Tom Mitchell, Carnegie Mellon University

    Wenn ein So-Kunde möchte, dass Ihr gutes Programm Verkehrsmuster innerhalb einer stark befahrenen Kreuzung vorhersagt (Problem T), kann Ihr Unternehmen dies tun, indem es eine brandneue Maschinenformel mit vergangenem Verkehrsverhalten verwendet (Experiment E ). Wenn Sie es “lernen” müssen, wird es eine Menge dazu beitragen, die zukünftige Leistung der Verkehrsvielfalt (P-Score) vorherzusagen. von

    Eine andere Aufgabenart beim maschinellen Lernen ist unser überwachtes Gruppenlernen (SL). Dies ist eine spezifische Situation, in der Käufer Daten eingeben, für die Sie zu diesem Zeitpunkt Antworten haben (z.B. Gesamtlänge unerwünschter Haare usw.). In dieser ml-Information werden Features als “Features” bezeichnet. eine Instanz, die mit einer Datei zu tun hat, während eine Sammlung am häufigsten mit allen möglichen Dingen in Verbindung gebracht wird, sind die Stile die Lern-was-die-Daten-Basis Ihrer erstaunlichen Vorhersage, dh wenn Sie eine bestimmte Farbe, Hautstruktur, Fell, Größe und damit auch den Körper eines genauen Hundes, können Sie vielleicht vorhersagen, welcher Rasse jeder normalerweise angehört.

    Bevor die meisten Menschen heute zu den Kernen gehen können, müssen wir endlich verstehen, was der Unterstützungsvektor PC ist. Support Vector Machines oder SVMs sind überwachte Lernmodelle mit entsprechenden Lernalgorithmen, die Daten von Fundklassifikationen analysieren (Klassifikationen bedeuten zu wissen, dass die meisten “Früchte” am besten sind, um zu welcher Klasse zu gehören, lange Zeit ist “Hund” “Tiere”. das eigentliche Klassenzimmer – siehe Abb.1)

    Was ist ein Kernel beim Fitness Machine Learning?

    Beim maschinellen Lernen wird das Sprichwort “üblicher Kernel” verwendet, um sich positiv auf einen Kernel-Trick zu beziehen, eine Operation, die einen linearen Klassifikator verwendet, um ein nichtlineares Problem zu beheben. Es besteht der Hinweis auf eine lineare Transformation von einer untrennbaren Datendatei zugunsten (Abb. 3) linear gerade in trennbare Elemente (Abb. 2). Es ist mir peinlich, wenn nicht

    Kernel-Algorithmus

    Abb. 1

    In der Stützvorrichtung sieht der eindeutige Vektor wie in Abb. aber. nicht eins, sondern zwei darunter, was blaue Baseballs von roten unterscheidet 🙂

    svm wird als perspektivischer Klassifikator angesehen, der technisch durch eine Hyperebene getrennt wird. Die Hyperebene bei ist ein Unterraum mit einigen Dimensionen kleiner als seine umgebende Spur. Die Dimension des mathematischen Raums ein bestimmter oder Raum (ein oder Objekt) muss informell als das Minimum definiert werden, um Harmonien (x-, y-, z-Achsen) zu kennzeichnen, die wichtig sind, um das Material anzuzeigen (z.B. praktisch jeder blaue Punkt und Blau) intern, während die Zeitmedium ist sehr viel Raum. Ein Raum, der ein digitales Objekt umgibt. Ein mathematisches Objekt ist ein konkretes modernes Objekt, das in der Mathematik vorkommt. Ein abstraktes Objekt ist ein Objekt, das nicht zu einer bestimmten Zeit oder an einem bestimmten Ort existiert, sondern als eine Art von Sache auf dem Markt ist, dh eine Idee, eine Abstraktion oder ein Objekt (Wikipedia).

    Daher ist eine bestimmte Hyperebene, die dem zweidimensionalen Abstand unten (Abb. 2) ähnlich ist, eine Linie eines dimensionalen Körpers, der blaue Punkte in leuchtend rote Punkte trennt.

    Abb. 2

    Aus dem obigen Beispiel, in dem man sich bemühte, die Rasse vorherzusagen, wenn es um einen bestimmten Hund geht, ist dies tatsächlich eine Schätzung

    Daten (alles Bringen von Hunden) – Eigenschaften (Farbe, Haut, Fell etc.) Algorithmus wie Lernen

    Was ist der perfekte Kernel beim Modellieren?

    Beim maschinellen Lernen bezieht sich der Kern auf eine Technik, die es unserem Unternehmen ermöglicht, lineare Klassifikatoren anzuwenden – nichtlineare Kämpfe, indem nichtlineare Daten abgebildet werden, die an einem aussagekräftigen mehrdimensionalen Raum interessiert sind, ohne besuchen oder verstehen zu müssen, welche Experten eine hochdimensionale Website beanspruchen .

    Abb. 3

    Können Familien versuchen, die oben beschriebene Situation auf dem neuesten linearen Weg zu klären, wie wir es hier in Abb. 2?

    Rote Blaue und Kugeln wären in einer glatten Gruppe schwer zu trennen, da sie willkürlich verteilt sind, sodass sie tatsächlich zu einer besonderen Menge echter Problemdaten werden. Normalerweise verteilt – zufällig.

    Beim maschinellen Lernen beziehen sich einige der häufig verwendeten “Kernel” auf jeden unserer Kernel-Tricks, die Methode eines linearen Klassifikators, um ein beliebiges nichtlineares Problem zu lösen. c Beinhaltet die Verschiebung von linear untrennbaren Typennummern (Abbildung 3) und zurück zu linear trennbaren Dokumenten (Abbildung 2). Die reelle Basisfunktion wird auf jeden Moment der Bewegung von Daten für diese ursprünglichen nichtlinearen Beobachtungen in einen brandneuen multidimensionalen Raum angewendet, wo sie trennbar sind.

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