स्किट-लर्नबाट सपोर्ट भेक्टर क्लासिफायर (SVC) प्रयोग गर्न, मोडेल फिट गर्ने देखि भविष्यवाणी गर्न सम्म के चरणहरू समावेश छन्?
सपोर्ट भेक्टर क्लासिफायर (SVC) एक शक्तिशाली मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम हो जुन वर्गीकरण कार्यहरूको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। यस जवाफमा, हामी scikit-learn बाट SVC प्रयोग गर्न, मोडेल फिट गर्ने देखि भविष्यवाणी गर्न सम्मका चरणहरू छलफल गर्नेछौं। चरण 1: आवश्यक पुस्तकालयहरू आयात गर्दै हामीले SVC प्रयोग गर्न सक्नु अघि, हामीले आवश्यक छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, Scikit- सिक्नुहोस्, परीक्षा समीक्षा
कसरी प्रशिक्षण र परीक्षण डाटा सिर्जना गर्न scikit-learn मा train_test_split प्रकार्य प्रयोग गर्न सकिन्छ?
scikit-learn मा train_test_split प्रकार्य एउटा शक्तिशाली उपकरण हो जसले हामीलाई दिइएको डेटासेटबाट प्रशिक्षण र परीक्षण डेटा सेटहरू सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ। यो प्रकार्य विशेष गरी मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा उपयोगी छ किनकि यसले हामीलाई नदेखेको डाटामा हाम्रा मोडेलहरूको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न मद्दत गर्छ। ट्रेन_टेस्ट_स्प्लिट प्रकार्य प्रयोग गर्न, हामीलाई पहिले चाहिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, Scikit- सिक्नुहोस्, परीक्षा समीक्षा
स्किट-लर्नले मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम बाहेक अन्य उपकरणहरू प्रदान गर्ने कार्यहरू के के हुन्?
Scikit-learn, Python मा एक लोकप्रिय मेशिन लर्निङ पुस्तकालय, केवल मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम भन्दा बाहिर उपकरण र कार्यक्षमता को एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान गर्दछ। स्किट-लर्न द्वारा प्रदान गरिएका यी अतिरिक्त कार्यहरूले पुस्तकालयको समग्र क्षमताहरू बढाउँछ र यसलाई डेटा विश्लेषण र हेरफेरको लागि एक व्यापक उपकरण बनाउँछ। यस जवाफमा, हामी केहि कार्यहरू अन्वेषण गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, Scikit- सिक्नुहोस्, परीक्षा समीक्षा
स्किट-लर्नको उल्लेखनीय विशेषताहरू मध्ये एक के हो र यसले यसलाई विभिन्न प्रकारका मोडेलहरू बुझ्नको लागि कसरी उत्कृष्ट उपकरण बनाउँछ?
स्किट-लर्नको उल्लेखनीय विशेषताहरू मध्ये एक जसले यसलाई विभिन्न प्रकारका मोडेलहरू बुझ्नको लागि उत्कृष्ट उपकरण बनाउँछ यसको मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूको विस्तृत संग्रह हो। स्किट-लर्नले वर्गीकरण, रिग्रेसन, क्लस्टरिङ, आयाम घटाउने, र मोडेल चयन सहित मेसिन लर्निङका विभिन्न पक्षहरूलाई समेट्ने एल्गोरिदमहरूको विस्तृत श्रृंखला प्रदान गर्दछ। एल्गोरिदमको यो विविधताले अनुमति दिन्छ
"स्किट-लर्न" नामको उत्पत्ति के हो र यसले समयको साथ कसरी लोकप्रियता प्राप्त गर्यो?
"scikit-learn" नामको उत्पत्ति पाइथन प्रोग्रामिङ भाषा र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा भएको हो। "scikit" शब्द "SciPy Toolkit" को छोटो रूप हो, जसले पाइथनमा वैज्ञानिक कम्प्युटिङका लागि खुला स्रोत सफ्टवेयरको संग्रहलाई जनाउँछ। "सिक्नुहोस्" शब्दले पुस्तकालयको प्राथमिक उद्देश्यलाई जनाउँछ, जुन उपलब्ध गराउनु हो