Ми працюємо над відновленням додатку Unionpedia у Google Play Store
ВихідніВхідний
🌟Ми спростили наш дизайн для кращої навігації!
Instagram Facebook X LinkedIn

Послідовна мінімальна оптимізація

Індекс Послідовна мінімальна оптимізація

Послідо́вна мініма́льна оптиміза́ція (ПМО, sequential minimal optimization, SMO) — це алгоритм розв'язання задачі квадратичного програмування (КП), яка постає при тренуванні опорно-векторних машин (ОВМ, support vector machines, SVM).

Зміст

  1. 3 відносини: LIBSVM, Метод опорних векторів, Доречно-векторна машина.

LIBSVM

LIBSVM та LIBLINEAR — дві популярно відкриті бібліотеки машинного навчання, обидві розроблені в Національному університеті Тайваню, й обидві написані мовою C++, хоча й і з ППІ C.

Переглянути Послідовна мінімальна оптимізація і LIBSVM

Метод опорних векторів

В машинному навчанні ме́тод опо́рних векторі́в (метод опорных векторов) — це метод аналізу даних для класифікації та регресійного аналізу за допомогою моделей з керованим навчанням з пов'язаними алгоритмами навчання, які називаються опо́рно-ве́кторними маши́нами (ОВМ, support vector machines, SVM, також опо́рно-ве́кторними мере́жами, support vector networks).

Переглянути Послідовна мінімальна оптимізація і Метод опорних векторів

Доречно-векторна машина

У математиці, доре́чно-ве́кторна маши́на (ДВМ, Relevance Vector Machine, RVM) — це методика машинного навчання, яка використовує баєсове висновування для отримання ощадливих розв'язків для регресії та ймовірнісної класифікації.

Переглянути Послідовна мінімальна оптимізація і Доречно-векторна машина