ভেক্টর মেশিন (এসভিএম) শক্তিশালীভাবে শক্তিশালী জ্ঞান-এর অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা মানুষ ও সমাজতান্ত্রিক কাজের জন্য ব্যবহার করে থাকে। তারা এই ক্ষেত্রটিতে বিভিন্ন শ্রেণীকে পৃথক করে। এই গাইডটি SVM এর প্রয়োগের ক্ষেত্রে বাস্তব সম্মত প্রয়োগের একটি ধাপ তুলে ধরে।

ভেক্টর মেশিনগুলোর সমর্থন বুঝতে পারা

এসভিএমএসের লক্ষ্য হচ্ছে হাইপারপ্লেনকে আলাদা শ্রেণীর মধ্যকার সীমানা চিহ্নিত করা, যা প্রত্যেক শ্রেণী থেকে মধ্যবিন্দুর দূরত্ব এবং নিকটস্থ তথ্যগুলোর মধ্যে দূরত্ব, যা সমর্থন ভেক্টর হিসাবে পরিচিত প্রত্যেক শ্রেণী থেকে সবচেয়ে উন্নত।

অভ্যাসের সঙ্গে যুক্ত

এসভিএম (ভিএম) এর সাথে সংশ্লিষ্টতা, সঠিক বায়ুকল, প্যাটার্নিংমিটার বা আগের তথ্য নির্বাচন করা, যার মধ্যে রয়েছে সিভিএম (আরএফ), পিএল-এর কার্যাবলী, বিশেষ করে এসভিএম মডেলদের দক্ষতা বৃদ্ধি, বিশেষ করে স্বল্প-লাইন নয় এমন সুবিধা (র্দশাংশ)।

রূপান্তরের প্রক্রিয়া

  • ( হিতো.
  • তথ্যের জটিলতার ওপর ভিত্তি করে একটি উপযুক্ত কার্নেল নির্বাচন করুন ।
  • C এবং গ্রামাঁতে অনুরূপ sectory অথবা ক্রস-resper- র মধ্যে অনুসন্ধান ব্যবহার করুন ।
  • প্রশিক্ষণ ডাটা কোডের প্রশিক্ষণে SVM মডেল প্রশিক্ষণ করুন।
  • মেট্রিক, স্পষ্ট এবং স্মরণের মতো মডেলগুলোকে পার্টিশন করে মুছে ফেলুন ।