ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) ਕੀ ਹੈ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ। ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ SVM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਮੁੱਖ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪਲੇਨ ਲੱਭਣਾ ਹੈ ਜੋ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਈਪਰਪਲੇਨ ਲੱਭੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਸਮਰਥਨ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ, ਐਸਵੀਐਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ
ਕੀ K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
K ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (KNN) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। KNN ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ-ਅਧਾਰਤ ਸਿਖਲਾਈ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੇ.ਐਨ.ਐਨ
ਕੀ SVM ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਈਨਰੀ ਲੀਨੀਅਰ ਵਰਗੀਫਾਇਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ (SVM) ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਲੀਨੀਅਰ ਵਰਗੀਫਾਇਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। SVM ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਆਉ ਬਾਈਨਰੀ ਲੀਨੀਅਰ ਵਰਗੀਫਾਇਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰੀਏ। SVM ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਲੱਭਣਾ ਹੈ
ਕੀ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਗਾਤਾਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਇੱਕ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਕੀ ਰੇਖਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਐਮਐਲਪੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਮਤਲਬ ਸ਼ਿਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਘਣਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਮੀਨ ਸ਼ਿਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਘਣਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਘਣਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਮੱਧ ਸ਼ਿਫਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ, ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਮੱਧ ਸ਼ਿਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਵਜ਼ਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ?
ਮੱਧਮਾਨ ਸ਼ਿਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਵਜ਼ਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮੀਨ ਸ਼ਿਫਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਅਣ-ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰੀਵ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ ਸ਼ਿਫਟ ਕਰਕੇ ਖੋਜਣਾ ਹੈ।
ਮੱਧ ਸ਼ਿਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਰੇਡੀਅਸ ਮੁੱਲ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਮੱਧਮਾਨ ਸ਼ਿਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਨਵੇਂ ਰੇਡੀਅਸ ਮੁੱਲ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਨ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੰਘਣੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮੱਧਮਾਨ ਸ਼ਿਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪਹੁੰਚ ਰੇਡੀਅਸ ਨੂੰ ਸਖਤ ਕੋਡਿੰਗ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੈਂਟਰੋਇਡਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਹੈਂਡਲ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਮੱਧਮਾਨ ਸ਼ਿਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਰੇਡੀਅਸ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਕੋਡਿੰਗ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੈਂਟਰੋਇਡਸ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਗੈਰ-ਯੂਨੀਫਾਰਮ ਘਣਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ
ਮੱਧ ਸ਼ਿਫਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਰੇਡੀਅਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸੀਮਾ ਕੀ ਹੈ?
ਮਤਲਬ ਸ਼ਿਫਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮੱਧ ਸ਼ਿਫਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ