سپورٹ ویکٹر کیا ہے؟
ایک سپورٹ ویکٹر مشین لرننگ کے میدان میں ایک بنیادی تصور ہے، خاص طور پر سپورٹ ویکٹر مشینوں (SVMs) کے شعبے میں۔ SVMs زیر نگرانی سیکھنے کے الگورتھم کی ایک طاقتور کلاس ہے جو بڑے پیمانے پر درجہ بندی اور رجعت کے کاموں کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ سپورٹ ویکٹر کا تصور اس بات کی بنیاد بناتا ہے کہ SVMs کیسے کام کرتے ہیں اور ہیں۔
فیصلہ درخت کیا ہے؟
فیصلے کا درخت ایک طاقتور اور وسیع پیمانے پر استعمال شدہ مشین لرننگ الگورتھم ہے جو درجہ بندی اور رجعت کے مسائل کو حل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ قواعد کے ایک سیٹ کی تصویری نمائندگی ہے جو کسی دیئے گئے ڈیٹاسیٹ کی خصوصیات یا اوصاف کی بنیاد پر فیصلے کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ فیصلہ درخت خاص طور پر ان حالات میں مفید ہیں جہاں ڈیٹا
کیا K قریب ترین پڑوسی الگورتھم قابل تربیت مشین لرننگ ماڈلز بنانے کے لیے موزوں ہے؟
K قریب ترین پڑوسی (KNN) الگورتھم واقعی قابل تربیت مشین لرننگ ماڈلز بنانے کے لیے موزوں ہے۔ KNN ایک نان پیرامیٹرک الگورتھم ہے جسے درجہ بندی اور رجعت دونوں کاموں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ مثال پر مبنی سیکھنے کی ایک قسم ہے، جہاں تربیت کے اعداد و شمار میں موجودہ مثالوں سے ان کی مماثلت کی بنیاد پر نئی مثالوں کی درجہ بندی کی جاتی ہے۔ کے این این
آپ تربیت یافتہ ڈیپ لرننگ ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ کیسے لگا سکتے ہیں؟
تربیت یافتہ ڈیپ لرننگ ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے، کئی میٹرکس اور تکنیکوں کو استعمال کیا جا سکتا ہے۔ تشخیص کے یہ طریقے محققین اور پریکٹیشنرز کو اپنے ماڈلز کی تاثیر اور درستگی کا اندازہ لگانے کی اجازت دیتے ہیں، ان کی کارکردگی اور بہتری کے ممکنہ شعبوں کے بارے میں قیمتی بصیرت فراہم کرتے ہیں۔ اس جواب میں، ہم عام طور پر استعمال ہونے والی مختلف تشخیصی تکنیکوں کو تلاش کریں گے۔
سپورٹ ویکٹر مشینوں (SVM) میں سپورٹ ویکٹر کا کیا کردار ہے؟
سپورٹ ویکٹر مشینیں (SVM) ایک مشہور مشین لرننگ الگورتھم ہے جو بڑے پیمانے پر درجہ بندی اور رجعت کے کاموں کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ ایک بہترین ہائپرپلین تلاش کرنے کے تصور پر مبنی ہے جو ڈیٹا پوائنٹس کو مختلف کلاسوں میں الگ کرتا ہے۔ SVM میں سپورٹ ویکٹر کا کردار اس بہترین ہائپرپلین کا تعین کرنے میں اہم ہے۔ SVM میں، سپورٹ
K قریبی پڑوسی الگورتھم کا بنیادی چیلنج کیا ہے اور اس سے کیسے نمٹا جا سکتا ہے؟
K قریبی پڑوسی (KNN) الگورتھم ایک مقبول اور وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والا مشین لرننگ الگورتھم ہے جو زیر نگرانی سیکھنے کے زمرے میں آتا ہے۔ یہ ایک نان پیرامیٹرک الگورتھم ہے، یعنی یہ بنیادی ڈیٹا کی تقسیم کے بارے میں کوئی قیاس نہیں کرتا۔ KNN بنیادی طور پر درجہ بندی کے کاموں کے لیے استعمال ہوتا ہے، لیکن اسے رجعت کے لیے بھی ڈھال لیا جا سکتا ہے۔
مشین لرننگ میں K قریبی پڑوسی (KNN) الگورتھم کا کیا مقصد ہے؟
K قریبی پڑوسی (KNN) الگورتھم مشین لرننگ کے میدان میں وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والا اور بنیادی الگورتھم ہے۔ یہ ایک غیر پیرامیٹرک طریقہ ہے جو درجہ بندی اور رجعت دونوں کاموں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ KNN الگورتھم کا بنیادی مقصد تلاش کرکے کسی دیئے گئے ڈیٹا پوائنٹ کی کلاس یا قدر کی پیش گوئی کرنا ہے۔
حقیقی دنیا کی مثالوں میں K قریبی پڑوسی الگورتھم کے ذریعے حاصل کردہ پیشین گوئی کی درستگیوں کی مخصوص حد کیا ہے؟
K قریب ترین پڑوسی (KNN) الگورتھم درجہ بندی اور رجعت کے کاموں کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والی مشین لرننگ تکنیک ہے۔ یہ ایک نان پیرامیٹرک طریقہ ہے جو ٹریننگ ڈیٹاسیٹ میں ان کے قریب ترین پڑوسیوں سے ان پٹ ڈیٹا پوائنٹس کی مماثلت کی بنیاد پر پیشین گوئیاں کرتا ہے۔ KNN الگورتھم کی پیشین گوئی کی درستگی مختلف عوامل کے لحاظ سے مختلف ہو سکتی ہے۔
ایک بہترین فٹ لائن کی درستگی کا تعین کرنے کے لیے مربع کی غلطی کا حساب کیسے لگایا جاتا ہے؟
اسکوائرڈ ایرر مشین لرننگ کے شعبے میں بہترین فٹ لائن کی درستگی کا تعین کرنے کے لیے عام طور پر استعمال ہونے والا میٹرک ہے۔ یہ ڈیٹاسیٹ میں پیش گوئی کی گئی قدروں اور اصل اقدار کے درمیان فرق کو درست کرتا ہے۔ مربع کی غلطی کا حساب لگا کر، ہم اندازہ لگا سکتے ہیں کہ بہترین فٹ لائن کس حد تک بنیادی کو ظاہر کرتی ہے
ہم 'Pickle' ماڈیول کا استعمال کرتے ہوئے Python میں تربیت یافتہ کلاسیفائر کو کیسے اچار کر سکتے ہیں؟
'اچار' ماڈیول کا استعمال کرتے ہوئے ازگر میں تربیت یافتہ کلاسیفائر کو اچار کرنے کے لیے، ہم چند آسان اقدامات پر عمل کر سکتے ہیں۔ اچار ہمیں کسی چیز کو سیریلائز کرنے اور اسے فائل میں محفوظ کرنے کی اجازت دیتا ہے، جسے بعد میں لوڈ اور استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب ہم تربیت یافتہ مشین لرننگ ماڈل کو محفوظ کرنا چاہتے ہیں، جیسے
- 1
- 2