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サポートベクターマシン - 基礎と応用 - cover

サポートベクターマシン - 基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

サポート ベクター マシンとは
 
機械学習の分野では、サポート ベクター マシンは、分類と回帰分析のためにデータを検査する教師あり学習モデルです。 これらのモデルには、関連する学習アルゴリズムが付属しています。 AT&T Bell Laboratories の Vladimir Vapnik と彼の同僚がその作成を担当しました。 サポート ベクター マシン (SVM) は、Vapnik と Chervonenkis (1974 年) によって開発された統計学習フレームワークまたは VC 理論に基づいているため、最も正確な予測システムの 1 つです。 非確率的バイナリ線形分類器は、SVM トレーニング アルゴリズムに一連のトレーニング サンプルが与えられ、それぞれが 2 つのカテゴリのいずれかに属するものとしてマークされた場合に得られるものです。 次に、アルゴリズムは、後続の例を 2 つのカテゴリのいずれかに割り当てるか、どちらにも割り当てないモデルを開発します。 サポート ベクター マシン (SVM) は、2 つのカテゴリ間のサイズの差を最大化するような方法で、トレーニング サンプルを空間内の点に割り当てます。 その後、新しいサンプルが同じ空間にマッピングされ、ギャップのどちら側に該当するかに応じて、それらがどのカテゴリに属するかが予測されます。
 
どのようなメリットがあるか 
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: サポート ベクター マシン
 
第 2 章: 線形分類器
 
第 3 章: パーセプトロン
 
第 4 章: 射影 (線形代数)
 
第 5 章: 線形分離性
 
第 6 章: カーネル法
 
第 7 章: 逐次最小最適化
 
第 8 章: 最小二乗サポート ベクター マシン
 
第 9 章: ヒンジ損失
 
第 10 章: 多項式 カーネル
 
(II) サポート ベクター マシンに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でのサポート ベクター マシンの使用例の実例。
 
(IV) サポート ベクター マシンのテクノロジを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明する 17 の付録。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のサポート ベクター マシンに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Available since: 06/23/2023.
Print length: 105 pages.

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    どのようにメリットがありますか
     
    (i)次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第1章:量子ドット
     
    第2章:量子ドット太陽電池
     
    第3章:発光ダイオード
     
    第4章:量子ドットディスプレイ
     
    第5章:ナノマテリアルの健康と安全上の危険性
     
    第6章:ナノ毒性
     
    第7章:光触媒
     
    第8章:ポテンシャル井戸
     
    (ii)量子ドットに関する一般的な上位の質問に答える。
     
    (iii)多くの分野での量子ドットの使用法の実例。
     
    (iv)17の付録で、量子ドットのテクノロジーを360度完全に理解するための各業界の266の新興テクノロジーについて簡単に説明します。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の量子ドットの基本的な知識や情報を超えたい人。
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    章の概要:
     
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