AI concept

Support Vector Machine ( समर्थन वेक्टर मेसिन) अब हामी अर्को सोच्न को लागी सोच्न सक्छौं। उदाहरणमा हामीसँग तीनवटा रातो र तीन खैरो डटहरू एक भन्दा बढी रेखाबाट विभाजित छ। अब हामी कस्ता लाइनहरूको खोजी गर्नेछौं डेटालाई राम्रोसँग फिट राख्छ। हामी देख्न सक्छौं कि हरियो रेखा बिन्दुहरूको नजिक छ, र गुलाबी रेखा बिन्दुको नजिकको छैन। गुलाबी रेखा थोप्लोबाट टाढा टाढा देखिन्छ र त्यसैले तिनीहरूलाई राम्रोसँग छुट्याउने। गुलाबी लाइन हरी रेखा मा यहाँ जीतन्छ। लग रिफ्रेसनबाट, हामीले व्याख्या गर्न सक्नुहुने लाइन पत्ता लगाउन कुन कुरा पत्ता लगाउने। हामी दाँतबाट दूरीहरू लाइनहरूमा काम गर्नुपर्छ। यहाँ हामी प्रत्येक बिन्दुको रेखाहरू लाइनमा हेर्न सक्नुहुन्छ र हामी फेला पार्छौं कि यी दूरीहरू बीचको न्यूनतम दूरी रेखाहरू बाट कति टाढा छ भन्ने दूरी हो। केवल छ छ दूरी को कम से कम गरेर, हामी बिन्दुहरु लाई धेरै दूर देखि लाइनहरु को अनदेखा गर्न सक्छन्। यसबाट, हामी गुलाबी रेखाले डेटालाई अझ राम्रो बनाउँछ भन्ने निष्कर्षमा पुग्न सक्दछ, किनकि गुलाबी रेखाको लागी न्यूनतम हरी रेखा भन्दा ठूलो छ। यहाँको लक्ष्य अघिल्लो ...

तपाईं Python प्रयोग गरेर मेशिन (Machine Learning) सिक्न चाहनुहुन्छ, तर तपाईं Lai  सुरू गर्न समस्या भएको छ? यस पोष्टमा, तपाइँ Python  प्रयोग गरेर तपाइँको पहिलो मेशिन Learning  Project  पूरा गर्नुहुनेछ। यो चरण-दर-चरण ट्यूटोरियलमा तपाइँले: 1.Python,  SciPy डाउनलोड र install  गर्नुहोस् र Python मा मेशिन सिक्नको लागि सबैभन्दा उपयोगी प्याकेज प्राप्त गर्नुहोस्। 2.डाटासेट लोड गर्नुहोस् र (statistical )सांख्यिकीय सारांशहरू र डेटा दृश्य प्रयोग गरेर यसको ढाँचा बुझ्नुहोस्। 3. मेसिन सिकाउने मोडलहरू सिर्जना गर्नुहोस्, उत्कृष्ट छनौट गर्नुहोस् र आत्मनिर्भर विश्वास गर्नुहोस् कि शुद्धता विश्वसनीय छ। तपाईं python मा मिसिन लर्निंग कसरि शुरू गर्नुहुन्छ? मेशिन सिक्न  सबैभन्दा राम्रो तरिका सानो project  डिजाइन र complete  Garda हुन्छ। Pythonलाई सुरू गर्न डर लागेको हुन सक्छ? Python  एक लोकप्रिय र शक्तिशाली व्याख्या भाषा छ। R को विपरीत, पाइथन एक पूर्ण भाषा र प्लेटफार्म हो जुन तपाईं अनुसन्धान र विकास र उत्पादन प्रणाली को विकास को लागि उपयोग ...