এক-বনাম-সমস্ত এবং এসএমএমে ওয়ান-বনাম-ওয়ান?

Question

এক-বনাম-সমস্ত এবং এক-বনাম-এক এসভিএম শ্রেণিবদ্ধের মধ্যে পার্থক্য কী?

নতুন চিত্রের সমস্ত প্রকার / বিভাগগুলিকে শ্রেণিবদ্ধকরণ করার জন্য ওয়ান-বনাম-সবের অর্থ কি এক শ্রেণিবদ্ধকারী এবং এক-বনাম-একের অর্থ প্রতিটি ধরণের / বিভাগের বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধের সাথে শ্রেণিবদ্ধকরণ (প্রতিটি বিভাগ বিশেষ শ্রেণিবদ্ধ দ্বারা পরিচালিত হয়)?

উদাহরণস্বরূপ, যদি নতুন চিত্রটি বৃত্ত, আয়তক্ষেত্র, ত্রিভুজ ইত্যাদিতে শ্রেণিবদ্ধ করা হয় to

Answer 1

পার্থক্য হ'ল আপনার শিখতে হবে এমন শ্রেণিবদ্ধের সংখ্যা, যা তারা তৈরি সিদ্ধান্তের সীমানার সাথে দৃ strongly়ভাবে সম্পর্কিত।

ধরুন আপনার বিভিন্ন ক্লাস। এক সব বনাম মোট বর্গ প্রতি এক ক্লাসিফায়ার শেখাতে হবে এন ক্লাসিফায়ার। বর্গ জন্য আমি এটা অনুমান করা হবে আমি ইতিবাচক ও নেতিবাচক হিসেবে বাকি হিসাবে -labels। এটি প্রায়শই ভারসাম্যহীন ডেটাসেটগুলির দিকে পরিচালিত করে যার অর্থ জেনেরিক এসভিএম হয়ত কাজ না করে তবে এখনও কিছু কাজের ক্ষেত্র রয়েছে।$N$$N$$i$$i$

$\frac{N(N-1)}{2}$

Comments

দয়া করে, আপনার অর্থ আই-লেবেলগুলি ইতিবাচক ওআর হিসাবে রয়েছে? আই-লে ?

— বিভ্রান্তিমুটি

ইতিবাচক হিসাবে I শ্রেনীর সাথে সম্পর্কিত লেবেলগুলি।

— জ্ঞানতুহা

@ জ্ঞানতুহা - ভারসাম্যহীন ডেটাসেট বলতে কী বোঝ? আগাম ধন্যবাদ.

— সৌরভাইট

আমি এখানে পড়েছি - en.wikedia.org/wiki/… - "যদিও এই কৌশলটি জনপ্রিয়, তবে এটি বেশিরভাগ সমস্যায় ভোগা এমন এক তাত্ত্বিক। প্রশিক্ষণ সংস্থায় শ্রেণিবিন্যাস ভারসাম্যপূর্ণ, বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ শিখারা ভারসাম্যহীন বিতরণগুলি দেখেন কারণ সাধারণত তারা দেখেন negativeणাত্মক সেটগুলি ধনাত্মকতার সেটের চেয়ে অনেক বড় "। তবুও কীভাবে ভারসাম্যহীনতা নির্ভুলতার উপর প্রভাব ফেলবে?

— সৌরভাইট