আমি ভেক্টর মেশিনগুলিতে সমর্থন করার জন্য নতুন।
svmথেকে ফাংশন e1071আর প্যাকেজ বিভিন্ন বিকল্প প্রস্তাব:
পাঁচটি ধরণের মধ্যে স্বজ্ঞাত পার্থক্যগুলি কী কী? কোনটি কোন পরিস্থিতিতে প্রয়োগ করা উচিত?
উত্তর:
সংক্ষিপ্ত উত্তর
আপনার লক্ষ্য এবং আপনার কাছে কী ধরনের ডেটা রয়েছে তার ভিত্তিতে আপনি কী ব্যবহার করবেন তা নির্বাচন করতে পারেন।
আপনার যদি কোনও শ্রেণিবিন্যাস সমস্যা হয়, যেমন ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য আলাদা লেবেল, আপনি ব্যবহার করতে পারেন C-classificationএবং nu-classification।
আপনার যদি কোনও রিগ্রেশন সমস্যা থাকে, যেমন, ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য অবিরাম সংখ্যা, আপনি ব্যবহার করতে পারেন eps-regressionএবং nu-regression।
যদি আপনার কাছে কেবলমাত্র এক শ্রেণির ডেটা থাকে, যেমন, স্বাভাবিক আচরণ এবং আপনি বিদেশী সনাক্ত করতে চান। one-classification।
বিস্তারিত
সি-শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং নতুন শ্রেণিবিন্যাস বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ ব্যবহারের জন্য। বলুন আপনি যদি প্রাণীর বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে বিড়াল বনাম কুকুরটিকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি মডেল তৈরি করতে চান তবে, ভবিষ্যদ্বাণী করা লক্ষ্যটি একটি পৃথক ভেরিয়েবল / লেবেল।
সি-শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং নিউ-শ্রেণিবদ্ধকরণের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে বিশদের জন্য। আপনি এলআইবিএসভিএম থেকে জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাগুলিতে খুঁজে পেতে পারেন
প্রশ্ন: অনু-এসভিসি এবং সি-এসভিসির মধ্যে পার্থক্য কী?
মূলত তারা একই জিনিস তবে বিভিন্ন পরামিতি সহ। সি এর পরিসীমা শূন্য থেকে অনন্ত পর্যন্ত তবে সর্বদা [0,1] এর মধ্যে থাকে। নুর একটি দুর্দান্ত সম্পত্তি হ'ল এটি সমর্থন ভেক্টরগুলির অনুপাত এবং প্রশিক্ষণের ত্রুটির অনুপাতের সাথে সম্পর্কিত।
এক-শ্রেণিবদ্ধকরণটি "আউটিলার সনাক্তকরণ" এর জন্য, যেখানে আপনার কেবলমাত্র একটি শ্রেণির ডেটা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একজন ব্যবহারকারীর অ্যাকাউন্টের "অস্বাভাবিক" আচরণগুলি সনাক্ত করতে চান। তবে মডেলটি প্রশিক্ষণের জন্য আপনার "অস্বাভাবিক আচরণ" নেই। তবে কেবল স্বাভাবিক আচরণ।
ইপিএস-রিগ্রেশন এবং নু-রিগ্রেশন রিগ্রেশন সমস্যাগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে আপনি অবিচ্ছিন্ন সংখ্যার আবাসনের দামটি বলতে চান। বিস্তারিত পার্থক্যটি এখানে পাওয়া যাবে: এপি-এসভিআর এবং নিউ-এসভিআরের মধ্যে পার্থক্য (এবং সর্বনিম্ন স্কোয়ার এসভিআর)