எடுத்துக்காட்டில் பயன்படுத்தப்பட்ட ஐரிஸ் தரவு தொகுப்பை எங்கே காணலாம்?
எடுத்துக்காட்டில் பயன்படுத்தப்படும் ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பைக் கண்டறிய, UCI இயந்திர கற்றல் களஞ்சியத்தின் மூலம் அதை அணுகலாம். ஐரிஸ் தரவுத்தொகுப்பு என்பது இயந்திரக் கற்றல் துறையில் வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்காக பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பாகும், குறிப்பாக கல்விச் சூழல்களில் பல்வேறு இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகளை நிரூபிப்பதில் அதன் எளிமை மற்றும் செயல்திறன் காரணமாக. UCI இயந்திரம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
பயிற்சி தரவை உருவாக்க தேவையான நூலகங்களை எப்படி இறக்குமதி செய்யலாம்?
Python மற்றும் TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தி ஆழமான கற்றல் கொண்ட சாட்போட்டை உருவாக்க, பயிற்சி தரவை உருவாக்க தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்வது அவசியம். இந்த நூலகங்கள், சாட்பாட் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்குத் தகுந்த வடிவத்தில் தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்க, கையாள மற்றும் ஒழுங்கமைக்க தேவையான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன. ஆழ்ந்த கற்றலுக்கான அடிப்படை நூலகங்களில் ஒன்று
ஸ்கிகிட்-லேர்ன் பதிப்போடு k-means இன் உங்கள் தனிப்பயன் செயலாக்கத்தின் செயல்திறன் மற்றும் வேகத்தை ஒப்பிட்டுப் பார்க்கவும்.
ஸ்கிகிட்-லேர்ன் பதிப்போடு கே-மீன்களின் தனிப்பயன் செயலாக்கத்தின் செயல்திறன் மற்றும் வேகத்தை ஒப்பிட்டுப் பார்க்கும் போது, அல்காரிதம் திறன், கணக்கீட்டு சிக்கலானது மற்றும் பயன்படுத்தப்படும் தேர்வுமுறை நுட்பங்கள் போன்ற பல்வேறு அம்சங்களைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம். k-means இன் தனிப்பயன் செயல்படுத்தல் என்பது எந்த வெளிப்புறத்தையும் நம்பாமல், புதிதாக k-means அல்காரிதத்தை செயல்படுத்துவதைக் குறிக்கிறது.
k-means அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கு scikit-learn ஐப் பயன்படுத்துவதன் நன்மை என்ன?
Scikit-learn என்பது பைத்தானில் உள்ள பிரபலமான இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது கிளஸ்டரிங் உட்பட பல்வேறு பணிகளுக்கான பரந்த அளவிலான கருவிகள் மற்றும் வழிமுறைகளை வழங்குகிறது. கே-மீன்ஸ் அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தும்போது, செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் பயிற்சியாளர்களுக்கு மதிப்புமிக்க தேர்வாக இருக்கும் பல நன்மைகளை scikit-learn வழங்குகிறது. முதலாவதாக, scikit-learn வழங்குகிறது a
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், கிளஸ்டரிங், கே-பொருள் மற்றும் சராசரி மாற்றம், கிளஸ்டரிங் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
பைத்தானைப் பயன்படுத்தி புதிதாக ஒரு SVM ஐ உருவாக்க தேவையான நூலகங்கள் யாவை?
பைத்தானைப் பயன்படுத்தி புதிதாக ஒரு ஆதரவு திசையன் இயந்திரத்தை (SVM) உருவாக்க, தேவையான பல நூலகங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த நூலகங்கள் SVM அல்காரிதத்தை செயல்படுத்துவதற்கும் பல்வேறு இயந்திர கற்றல் பணிகளைச் செய்வதற்கும் தேவையான செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன. இந்த விரிவான பதிலில், SVM ஐ உருவாக்கப் பயன்படும் முக்கிய நூலகங்களைப் பற்றி விவாதிப்போம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம், புதிதாக ஒரு எஸ்.வி.எம் உருவாக்குதல், தேர்வு ஆய்வு
Python இல் K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் வழிமுறையை செயல்படுத்துவதற்கு இறக்குமதி செய்ய வேண்டிய தேவையான நூலகங்கள் யாவை?
இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்காக பைத்தானில் K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதத்தை செயல்படுத்த, பல நூலகங்கள் இறக்குமதி செய்யப்பட வேண்டும். இந்த நூலகங்கள் தேவையான கணக்கீடுகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை திறம்பட செய்ய தேவையான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகின்றன. NumPy, Pandas மற்றும் Scikit-learn ஆகியவை KNN அல்காரிதத்தை செயல்படுத்த பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய நூலகங்கள்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், K அருகிலுள்ள அண்டை வழிமுறையை வரையறுத்தல், தேர்வு ஆய்வு
ஸ்கிகிட்-லெர்ன் வகைப்படுத்திகளுடன் பணிபுரியும் போது தரவை நம்பி அரேக்கு மாற்றுவது மற்றும் மறுவடிவமைப்பு செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மை என்ன?
இயந்திர கற்றல் துறையில் ஸ்கிகிட்-லேர்ன் வகைப்படுத்திகளுடன் பணிபுரியும் போது, தரவை நம்பி வரிசையாக மாற்றுவது மற்றும் மறுவடிவமைப்பு செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. இந்த நன்மைகள் நம்பி வரிசைகளின் திறமையான மற்றும் உகந்த தன்மையிலிருந்து உருவாகின்றன, அத்துடன் மறுவடிவமைப்பு செயல்பாட்டால் வழங்கப்படும் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் வசதி. இந்த பதிலில், நாம் ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், கே அருகிலுள்ள அண்டை விண்ணப்பம், தேர்வு ஆய்வு
Python இல் scikit-learn ஐப் பயன்படுத்தி R-squared மதிப்பைக் கணக்கிடுவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
Python இல் scikit-learn ஐப் பயன்படுத்தி R-squared மதிப்பைக் கணக்கிட, இதில் பல படிகள் உள்ளன. R-ஸ்கொயர், நிர்ணய குணகம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது ஒரு புள்ளிவிவர அளவீடு ஆகும், இது பின்னடைவு மாதிரி கவனிக்கப்பட்ட தரவுகளுடன் எவ்வளவு பொருந்துகிறது என்பதைக் குறிக்கிறது. இது விளக்கப்படக்கூடிய சார்பு மாறியில் உள்ள மாறுபாட்டின் விகிதத்தைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் ஆர் ஸ்கொயர், தேர்வு ஆய்வு
இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களை நிரல்படுத்த பைதான் மற்றும் அதன் நூலகங்களை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
பைதான், அதன் விரிவான நூலகங்களுடன், நிரலாக்க இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த நூலகங்கள் பல்வேறு இயந்திர கற்றல் நுட்பங்களை செயல்படுத்துவதை எளிதாக்கும் கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளின் வளமான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வழங்குகின்றன. இந்த பதிலில், பைதான் மற்றும் அதன் லைப்ரரிகளை எவ்வாறு திறம்பட நிரல் இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களுக்கு பயன்படுத்த முடியும் என்பதை ஆராய்வோம். செய்ய
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் ஆர் ஸ்கொயர், தேர்வு ஆய்வு
சிறந்த ஃபிட் ஸ்லோப்பைக் கணக்கிட பைத்தானில் என்ன மாட்யூல்களை இறக்குமதி செய்ய வேண்டும்?
பைத்தானில் சிறந்த பொருத்தம் சாய்வைக் கணக்கிட, நேரியல் பின்னடைவைச் செயல்படுத்துவதற்கும் சிறந்த பொருத்தக் கோட்டின் சாய்வைத் தீர்மானிப்பதற்கும் தேவையான செயல்பாடுகளை வழங்கும் பல தொகுதிகளை நீங்கள் இறக்குமதி செய்ய வேண்டும். இந்த தொகுதிகளில் நம்பி, பாண்டாக்கள் மற்றும் ஸ்கிகிட்-லேர்ன் ஆகியவை அடங்கும். 1. நம்பி: நம்பி என்பது பைத்தானில் உள்ள அறிவியல் கம்ப்யூட்டிங்கிற்கான ஒரு அடிப்படை தொகுப்பு ஆகும். இது ஆதரவை வழங்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், சிறந்த பொருத்தம் சாய்வு நிரலாக்க, தேர்வு ஆய்வு