الانتقال من المتوسط - خوارزمية الثعبان

علم البيانات: تنفيذ التسلسل الهرمي مع بيثون بيثون لعلوم البيانات للدمى يمكنك استخدام بيثون لأداء التكتلات الهرمية في علم البيانات. إذا كانت خوارزمية K-مينز تعنى بالنقاط الوسطى، فإن التكتل الهرمي (المعروف أيضا باسم التجميع) يحاول ربط كل نقطة بيانات، عن طريق مقياس المسافة، إلى أقرب جار لها، مما يؤدي إلى إنشاء مجموعة. وتعيد الخوارزمية باستخدام الخوارزمية باستخدام طرق ربط مختلفة، تجمع كل النقاط المتاحة في عدد متناقص سريعا من المجموعات، حتى في النهاية، تجمع جميع النقاط في مجموعة واحدة. والنتائج، إذا تصور، سوف تشبه بشكل وثيق التصنيفات البيولوجية للكائنات الحية التي كنت قد درس في المدرسة، وهي شجرة رأسا على عقب أسفل فروعها كلها تتلاقى في جذع. هذه الشجرة التصويرية هي ديندروغرام، وترى أنها تستخدم في البحوث الطبية والبيولوجية. سيكيت تعلم تنفيذ التكتل التكتل لا يوفر إمكانية تصور ديندروغرام من البيانات الخاصة بك لأن مثل هذه التقنية التصور يعمل بشكل جيد مع عدد قليل من الحالات، في حين يمكنك أن تتوقع أن تعمل على العديد من الأمثلة. بالمقارنة مع K - يعني، خوارزميات التكتل هي أكثر تعقيدا ولا مقياس بشكل جيد لمجموعة كبيرة من البيانات. خوارزميات أغلوميراتيف هي أكثر ملاءمة للدراسات الإحصائية. توفر هذه الخوارزميات ميزة إنشاء مجموعة كاملة من حلول الكتلة المتداخلة. لاستخدام تجميع التكتل بشكل فعال، عليك أن تعرف عن طرق الربط المختلفة ومقاييس المسافة. هناك ثلاث طرق الربط: وارد: يميل للبحث عن مجموعات كروية، متماسكة جدا داخل ومتمايزة للغاية من مجموعات أخرى. ميزة أخرى لطيفة هي أن الأسلوب يميل إلى العثور على مجموعات من حجم مماثل. وهو يعمل فقط مع المسافة الإقليدية. كاملة: مجموعات الروابط باستخدام أبعد ملاحظاتها، وهذا هو، نقاط البيانات الأكثر اختلافا. وبالتالي، فإن المجموعات التي تم إنشاؤها باستخدام هذه الطريقة تميل إلى أن تتألف من ملاحظات مشابهة للغاية، مما يجعل المجموعات الناتجة المدمجة جدا. متوسط: مجموعات الروابط باستخدام سينترويدس وتجاهل حدودها. طريقة إنشاء مجموعات أكبر من الأسلوب الكامل. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون مجموعات أحجام مختلفة والأشكال، على عكس الحلول Ward8217s. وبالتالي، فإن هذا المتوسط، متعدد الأغراض، نهج يرى الاستخدام الناجح في مجال العلوم البيولوجية. وهناك أيضا ثلاثة مقاييس المسافة: الإقليدية (يوكليديان أو l2): كما رأينا في K - مانهاتن K (مانهاتن أو l1): على غرار الإقليدية، ولكن يتم حساب المسافة عن طريق جمع القيمة المطلقة للفرق بين الأبعاد. في الخريطة، إذا كانت المسافة الإقليدية هي أقصر الطرق بين نقطتين، فإن مسافة مانهاتن تعني التحرك على التوالي، أولا على طول محور واحد ثم على طول 8212 الأخرى كسيارة في المدينة، وصولا إلى الوجهة من خلال القيادة على طول كتل المدينة. جيب التمام (جيب التمام): خيار جيد عندما يكون هناك متغيرات كثيرة جدا وتقلق من أن بعض المتغيرات قد لا تكون كبيرة. المسافة جيب التمام يقلل من الضوضاء عن طريق أخذ شكل المتغيرات، أكثر من قيمها، في الاعتبار. وهو يميل إلى ربط الملاحظات التي لها نفس المتغيرات القصوى والحد الأدنى، بغض النظر عن قيمتها الفعلية. إذا كان لديك don8217t مجموعة البيانات تحتوي على عدد كبير جدا من الملاحظات، it8217s يستحق محاولة تجميع التكتل مع كل مجموعات من الربط والمسافة ومن ثم مقارنة النتائج بعناية. في التكتل، نادرا ما تعرف الإجابات الصحيحة، ويمكن للتكتل التكتل أن يوفر لك حل آخر مفيد. على سبيل المثال، يمكنك إعادة إنشاء التحليل السابق مع K-مينز والأرقام المكتوبة بخط اليد، وذلك باستخدام وصلة الجناح والمسافة الإقليدية على النحو التالي: النتائج، في هذه الحالة، قابلة للمقارنة مع K-مينز، على الرغم من أنك قد لاحظت أن إكمال فإن التحليل باستخدام هذا النهج يستغرق وقتا أطول من استخدام K-مينز. وعند العمل مع عدد كبير من الملاحظات، قد تستغرق عمليات حساب الحل العنقودي الهرمي ساعات من الاكتمال، مما يجعل هذا الحل أقل جدوى. يمكنك الحصول على جميع أنحاء قضية الوقت باستخدام تجميع على مرحلتين، وهو أسرع ويوفر لك الحل الهرمي حتى عندما كنت تعمل مع مجموعات كبيرة من البيانات. لتنفيذ حل تجميع مرحلتين، يمكنك معالجة الملاحظات الأصلية باستخدام K - يعني مع عدد كبير من التكتلات. والقاعدة الجيدة هي أن تأخذ الجذر التربيعي لعدد الملاحظات واستخدام هذا الرقم، ولكن عليك دائما للحفاظ على عدد من المجموعات في نطاق 1008211200 للمرحلة الثانية، على أساس التكتل الهرمي، للعمل بشكل جيد. يستخدم المثال التالي 100 مجموعة. عند هذه النقطة، الجزء الصعب هو تتبع ما تم تعيينه إلى ما الكتلة المشتقة من K - يعني. يمكنك استخدام قاموس لهذا الغرض. مجموعة البيانات الجديدة هي ككس. والتي تتكون من سينترويدس العنقودية التي اكتشفت خوارزمية K - يعني. يمكنك التفكير في كل مجموعة كموجز تمثيلا جيدا للبيانات الأصلية. إذا قمت بتجميع الملخص الآن، فسيكون تقريبا نفس تجميع البيانات الأصلية. يمكنك الآن تعيين النتائج إلى سينترويدس كنت تستخدم أصلا بحيث يمكنك بسهولة تحديد ما إذا كانت مجموعة الهرمية مصنوعة من بعض سينترويدس K - يعني. وتتكون النتيجة من الملاحظات التي تشكل مجموعات K - يعني وجود تلك سينترويدس. الآن يمكنك تقييم الحل الذي حصلت عليه باستخدام مصفوفة الارتباك مماثلة كما فعلت من قبل لكلا K - يعني والتكتل الهرمي. والنتيجة تثبت أن هذا النهج هو طريقة قابلة للتطبيق للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أو حتى مجموعات البيانات الكبيرة، وتقليلها إلى تمثيلات أصغر ومن ثم تعمل مع أقل قابلية للتطوير، ولكن أكثر تنوعا ودقيقة التقنيات. ماشين التعلم إتقان مع بيثون آلة التعلم إتقان مع بيثون آلة التعلم إتقان مع بايثون هو للمطورين. مع خلفية صغيرة في التعلم آلة والكثير من الاهتمام في جعل التوقعات دقيقة وتحقيق النتائج لقد صممت بعناية هذا الكتاب الإلكتروني للمطورين الذين يعرفون بالفعل القليل من الخلفية في تعلم الآلة والذين يرغبون في واكتشاف كيفية جعل التنبؤات دقيقة وتقديم نتائج مع تعلم الآلة على النظام البيئي بيثون. تقديم دليلك لتطبيق التعلم الآلي مع بيثون. سوف تكتشف عملية خطوة بخطوة التي يمكنك استخدامها للبدء وتصبح جيدة في تعلم الآلة للنمذجة التنبؤية مع النظام البيئي بيثون بما في ذلك: هذا الكتاب سوف تقودك من كونه المطور الذي يهتم في تعلم آلة مع بايثون ل مطور لديه الموارد والقدرة على العمل من خلال مجموعة بيانات جديدة من طرف إلى طرف باستخدام بيثون وتطوير نماذج تنبؤية دقيقة. بعد قراءة هذا الكتاب الاليكتروني سوف تعرف 8230 كيفية تقديم نموذج التي يمكن أن تجعل التنبؤات دقيقة على البيانات غير المرئية الجديدة. كيفية إكمال جميع المهام الفرعية لمشكلة النمذجة التنبؤية مع بيثون. كيفية تعلم تقنيات جديدة ومختلفة في بيثون و سسيبي. كيفية العمل من خلال مجموعة بيانات صغيرة إلى متوسطة الحجم من طرف إلى طرف. كيفية الحصول على مساعدة مع آلة التعلم بايثون. سوف تعرف أي وحدات بيثون، والطبقات والوظائف لاستخدامها في المهام التعلم آلة مشتركة. من هنا يمكنك البدء في الغوص في تفاصيل الوظائف والتقنيات والخوارزميات المستخدمة بهدف تعلم كيفية استخدامها بشكل أفضل من أجل تقديم نماذج تنبؤية أكثر دقة، وأكثر موثوقية في وقت أقل. تسخير قوة صاعدة من بيثون لتعلم الآلة النظام البيئي بيثون ينمو وقد تصبح منصة مهيمنة للتعلم الآلي. والسبب هو أن بايثون لغة برمجة للأغراض العامة (على عكس R أو ماتلاب). وهذا يعني أنه يمكنك استخدام نفس التعليمات البرمجية للبحث والتطوير لمعرفة ما نموذج لتشغيل ما تستطيع في الإنتاج. ولا يمكن التقليل من كفاءتها وفوائدها من حيث التكلفة والصيانة. كل شيء تحتاج إلى معرفته لتطبيق التعلم الآلي في بيثون ستحصل على: 16 دروس في بيثون أفضل الممارسات لمهام التعلم الآلي و 3 دروس المشروع التي تعادل كل ذلك معا كتب هذا الكتاب الإلكتروني حول موضوعين مصممين للبدء في استخدام بايثون تطبيق آلة التعلم بفعالية وبسرعة. هذان الجزءان هما الدروس والمشاريع: الدروس. تعلم كيف المهام الفرعية لمشاريع التعلم الآلي خريطة على بايثون وأفضل طريقة الممارسة للعمل من خلال كل مهمة. المشاريع. ربط معا كل من المعرفة من الدروس من خلال العمل من خلال دراسة حالة مشاكل النمذجة التنبؤية. 1. الدروس هنا لمحة عامة عن الدروس خطوة بخطوة 16 ستكمل: الدرس 1. بيثون النظام الإيكولوجي لتعلم الآلة. الدرس 2 . بيثون و سسيبي تحطم دورة. الدرس 3 . تحميل مجموعات البيانات من كسف. الدرس 4 . فهم البيانات مع الإحصاءات الوصفية. الدرس 5. فهم البيانات مع التصور. الدرس 6. بيانات ما قبل العملية. الدرس 7. اختيار ميزة. الدرس 8. طرق إعادة الاختبار. الدرس 9. مقاييس تقييم الخوارزميات. الدرس 10. سبوت-تشيك تصنيف الخوارزميات. الدرس 11. خوارزميات الانحدار تحقق بقعة. الدرس 12. اختيار النموذج. الدرس 13. خطوط الأنابيب. الدرس 14. أساليب المجموعة. الدرس 16. إنهاء النموذج. تم تصميم كل درس ليتم استكماله في حوالي 30 دقيقة من قبل المطور العادي. 2. المشاريع هنا لمحة عامة عن 3 مشاريع نهاية إلى النهاية سوف إكمال: المشروع 1. مرحبا مشروع العالم (أيرس الزهور مجموعة البيانات). المشروع 2. الانحدار (بوسطن البيت سعر البيانات). المشروع 3. تصنيف ثنائي (سونار مجموعة البيانات). تم تصميم كل مشروع ليتم الانتهاء منه في حوالي 60 دقيقة من قبل المطور العادي. ماستر ماشين ليارنينغ ويث بيثون جدول المحتويات بونوس: بيثون ماشين ليبراري سكريبت ليبراري 8230 يمكنك الحصول على 74 مخطوطات بيثون تعمل بالكامل كل وصفة قدمت في الكتاب هو مستقل يعني أنه يمكنك نسخ ولصقه في المشروع الخاص بك واستخدامها على الفور. يمكنك الحصول على نص بيثون واحد (.py) لكل مثال يتم تقديمه في الكتاب. يتم تنظيم مكتبة البرنامج النصي بيثون الخاص بك عن طريق موضوعات الفصل كوفينغ مثل: تحليل البيانات تحميل البيانات ملخص البيانات التصور البيانات إعداد البيانات إعداد البيانات البيانات ميزة اختيار خوارزميات تصنيف الانحدار تقييم خوارزميات خوارزمية المقارنة خوارزمية مقاييس خوارزمية خوارزمية خط أنابيب إعادة تجميع تحسين النتائج خوارزمية ضبط فرق وضع اللمسات الأخيرة نموذج هذا يعني التي يمكنك اتباعها على طول ومقارنة إجاباتك على تنفيذ العمل المعروفة من كل خوارزمية في ملفات بيثون المقدمة. هذا يساعد كثيرا لتسريع التقدم المحرز الخاص بك عند العمل من خلال تفاصيل مهمة محددة. بيثون آلة التعلم رمز عينة حول المؤلف أنا أعيش في أستراليا مع زوجتي وابن وحب الكتابة والرمز. لدي خلفية علوم الحاسوب وكذلك الماجستير والدكتوراه. درجة في الذكاء الاصطناعي. كتب الكتب المكتوبة على الخوارزميات، وفاز في المرتبة 10 في مسابقات التعلم الآلي، واستشارة للشركات الناشئة وقضى وقتا طويلا العمل على نظم للتنبؤ الأعاصير الاستوائية. (نعم لقد كتبت طن من التعليمات البرمجية التي تعمل على نحو عملي) أحصل على الكثير من الارتياح مساعدة المطورين البدء والحصول على جيد حقا في تعلم الآلة. أدرس نهجا تقليديا من أعلى إلى أسفل ونهجا أوليا للتعلم الآلي حيث نبدأ بالعمل من خلال الدروس والمشاكل، ثم ندخل في وقت لاحق إلى النظرية كما نحتاج إليها. إم هنا للمساعدة إذا كان لديك أي وقت مضى أي أسئلة. أريدك أن تكون رهيبة في تعلم الآلة. الحصول على عينة الخاص بك الفصل أدخل عنوان البريد الإلكتروني الخاص بك وسوف يتم إرسال الفصل عينة الخاص بك إلى البريد الوارد الخاص بك. تحقق ما يقوله العملاء: مفيدة للغاية في الواقع على الفور تنفيذ مل إلى أي تطبيقات قد تكون لديكم. هذا الكتاب يوفر في الواقع أمثلة والوصفات التي يمكنك الدراسة والتعلم. هذا هو كتاب للإنبساط، فإنه لا يفسر بالضرورة التعليمات البرمجية في العمق بقدر ما يفعل ما يفعله، لكنه يفسر بالضبط كيفية استخدامه. رايلاند توماس ماثيوز برودوكت سبيسياليست ماشين ليارنينغ ماستيري من قبل جاسون براونلي هو مقدمة ممتازة لموضوع بالغ الأهمية والحديثة. أقوى جانب من الكتاب هو 8220Yes أستطيع أن أفعل هذا 8221 الشعور سوف تحصل أثناء الذهاب من خلال النص والأمثلة. أشعر أن الكتاب قد يكون أكثر قيمة مع بعض مزيد من التوضيح على ما أنواع مختلفة من الخوارزميات القيام به، ولكن مع ذلك ننصح أي شخص دون خلفية تقنية الذي يريد أن تبدأ. بيتر كوبن جراحة الأعصاب في ماستريخت ومك يوري ليس وحده في اختيار آلة التعلم إتقان موثوق بها من قبل أكثر من 10،000 الممارسين بما في ذلك الموظفين من الشركات مثل: الطلاب وأعضاء هيئة التدريس من الجامعات مثل: وغيرها الكثير. بالتأكيد لا خطر مع. 100 ضمان استعادة الاموال بالاضافة الى ذلك، كما يجب أن تتوقع من أي منتج كبير في السوق، كل آلة التعلم إتقان يبوك يأتي مع أضمن علامة الثقة: بلدي الذهب القياسية 100 ضمان استعادة الاموال. 100 ضمان استعادة الاموال إذا كنت غير راض مع شراء أي من آلة تعلم إتقان الكتب الإلكترونية، فقط أرسل لي خلال 90 يوما من الشراء، و إل تعطيك أموالك أساب. لا تنتظر. لم يتم طرح أي أسئلة. لا خطر. إكتشف واحدة الأسرع نموا آلة التعلم منصات اليوم اختر الحزمة الخاصة بك: الحزمة الأساسية آلة تعلم التعلم إتقان مع بيثون (بما في ذلك شفرة المصدر مكافأة) بيثون برو حزمة تحصل على مجموعة 3 كتاب: تعلم آلة إتقان مع بيثون التعلم العميق مع بيثون زبوست مع بيثون (بيثون) يتضمن كل شفرة المصدر مكافأة) (حفظ 37، مثل الحصول على كتاب مجانا) سوبر حزمة تحصل على مجموعة كاملة من 8 كتاب: ماجستير آلة التعلم خوارزميات مل خوارزميات من الصفر آلة التعلم إتقانها مع ويكا آلة التعلم إتقانها مع R آلة التعلم إتقانها مع بيثون سلسلة الوقت التنبؤ مع بيثون التعلم العميق مع بيثون زبوست مع بيثون (يتضمن كل رمز المصدر مكافأة) (حفظ ضخمة 89) (1) انقر فوق الزر. (2) أدخل التفاصيل الخاصة بك. (3) تحميل الحزمة الخاصة بك على الفور. معالجة الدفع الآمنة مع تشفير سل لديك المزيد من الأسئلة تخيل كان لديك المهارات والثقة ليقول: نعم. ومتابعة من خلال. كنت هناك. فإنه يشعر كبيرة كم هو أن يستحق لك صناعة تطالب المهارات في تعلم الآلة. السوق يريد الناس الذين يمكن تحقيق النتائج، وليس كتابة الأوراق الأكاديمية. الأعمال يعرف ما هي هذه المهارات تستحق ودفع رفيع ابتداء من الرواتب. يبدأ راتب علماء البيانات من 100.000 إلى 150.000. A ماشين ليارنينغ إنجينيرس المرتب هو أعلى من ذلك. ما هي البدائل التي قمت بها حتى الآن. أنت على استعداد لاتخاذ إجراء. ولكن، ما هي البدائل الخاصة بك ما هي الخيارات هناك (1) كتاب نظري 100. مملة، الرياضيات الثقيلة وربما كنت أبدا الانتهاء منه. (2) معسكر في الموقع ل 10،000. كامل من الأطفال الصغار، يجب عليك السفر ويمكن أن يستغرق أشهر. (3) درجة أعلى ل 100،000. مكلفة، يستغرق سنوات، وسوف يكون أكاديمي. للأيدي على المهارات التي تحصل عليها. وسرعة النتائج التي تراها. وسعر منخفض تدفعه. آلة التعلم إتقان الكتب هي قيمة مذهلة وأنها تعمل. ولهذا السبب أقدم ضمان استعادة الأموال. أنت محترف يتحرك الحقل بسرعة،. متى يمكنك الانتظار كنت تعتقد أن لديك كل الوقت في العالم، ولكن. يتم تطوير أساليب جديدة وتغيير الخوارزميات. يتم الإفراج عن الكتب الجديدة وزيادة الأسعار. خريجين جدد تأتي على طول وظائف الحصول على شغلها. الحق الآن هو أفضل وقت لجعل البداية. من أسفل إلى أعلى بطيئة ومحبطة،. لا تريد طريقة أسرع يمكنك حقا الذهاب في يوم آخر، أسبوع أو شهر. كشط الأفكار ورمز من المشاركات غير مكتملة. نظرية القشط والبصيرة من أشرطة الفيديو القصيرة. تحليل الحروف اليونانية من الكتب المدرسية الأكاديمية. التدريب المستهدف هو أقصر الطرق الخاصة بك إلى نتيجة. المهنيين استخدام التدريب للبقاء على رأس مجالهم الحصول على التدريب تحتاج كنت لا تريد أن تقع وراء أو تفوت الفرصة. الأسئلة الشائعة ما هي لغة البرمجة المستخدمة كل الأمثلة تستخدم لغة البرمجة بيثون الإصدار 2.7. هل أحتاج أن يكون مبرمج جيد لا على الإطلاق. يتطلب هذا الكتاب الإلكتروني أن يكون لديك مبرمجين التفكير في الإجراءات والتعلم عن طريق القيام. لا تحتاج إلى أن تكون مبرمج ممتاز لقراءة والتعرف على خوارزميات التعلم الآلي. كم الرياضيات التي أحتاج إلى معرفتها لا حاجة إلى خلفية في الإحصاءات، الاحتمال أو الجبر الخطي. نحن لا نستمد أي معادلات. كم عدد صفحات الكتاب الاليكتروني يبوك هو 178 صفحة. كم عدد الأمثلة يتم تضمين البرامج النصية بيثون يتم تضمين كتالوج من 74 وصفات بيثون. هل هناك نسخة مطبوعة كتاب فعلي ليس في هذه المرحلة. يبوك فقط. سوف أحصل على التحديثات نعم. سيتم إعلامك حول تحديثات للكتاب ورمز التي يمكنك تحميلها مجانا. هل هناك أي إدارة الحقوق الرقمية (درم) لا، لا يوجد إدارة الحقوق الرقمية. كم من الوقت سوف يستغرق الكتاب الإلكتروني لإكمال أوصي قراءة فصل واحد في اليوم الواحد. مع 16 الدروس و 3 مشاريع والتحرك بسرعة من خلال مقدمة والاستنتاجات، يمكنك الانتهاء في 3 أسابيع. من ناحية أخرى، إذا كنت حريصا يمكنك العمل من خلال جميع المواد في عطلة نهاية الأسبوع. ماذا لو كنت بحاجة إلى مساعدة الفصل الأخير بعنوان 8220 الحصول على مزيد من المساعدة 8221 ويشير إلى الموارد التي يمكنك استخدامها للحصول على مزيد من المساعدة مع تعلم الآلة في بايثون. كم تعلم الآلة التي أحتاج إلى معرفتها فقط قليلا. سوف تكون الرصاص خطوة بخطوة من خلال عملية العمل مشروع التعلم الآلي من نهاية إلى نهاية. درس واحد على كل خطوة و 3 أمثلة المشاريع التي ربط كل ذلك معا. هل هناك أي تنزيلات إضافية نعم. بالإضافة إلى تحميل الكتاب الاليكتروني نفسه، سيكون لديك الوصول إلى كتالوج من وصفات بيثون تغطي كل خطوة من عملية تطبيق آلة التعلم. دليب يحتوي على مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي. كل مصممة لتكون وحدات عالية، وسريعة لتنفيذ، وسهلة الاستخدام عن طريق نظيفة وجديدة أبي C. يتم استخدامه في مجموعة واسعة من التطبيقات بما في ذلك الروبوتات، والأجهزة المدمجة، والهواتف المحمولة، وبيئات الحوسبة عالية الأداء الكبيرة. إذا كنت تستخدم دليب في البحث الخاص بك يرجى ذكر: خوارزميات الأولية أدوات أخرى في دليب، شبكة عصبية عميقة تتكون من 3 أجزاء رئيسية. طبقة الإدخال. حفنة من الطبقات الحسابية. واختياريا طبقة الخسارة. الطبقة أدلاير هو الكائن المركزي الذي يضيف طبقة حسابية على طبقة الإدخال أو شبكة بالكامل. لذلك، يتم إنشاء الشبكات العصبية العميقة من خلال التراص طبقات كثيرة على رأس كل منهما باستخدام الطبقة أدلاير. أدلوسلاير هذا الكائن هو أداة لتراص طبقة الخسارة على الجزء العلوي من الشبكة العصبية العميقة. أدسكيبلاير يضيف هذا الكائن طبقة جديدة إلى شبكة عصبية عميقة تستمد مدخلاتها من الطبقة الموسومة بدلا من الطبقة السابقة المباشرة كما هو الحال عادة. للحصول على برنامج تعليمي يوضح كيفية استخدام العلامات انظر dnnintroduction2ex. cpp سبيل المثال البرنامج. أدتاغلاير هذا الكائن هو أداة لوضع علامات الطبقات في شبكة عصبية عميقة. تجعل هذه العلامات من السهل الرجوع إلى الطبقة الموسومة في أجزاء أخرى من الشفرة. على وجه التحديد، هذا الكائن يضيف طبقة جديدة على شبكة عصبية عميقة. ومع ذلك، هذه الطبقة ببساطة يؤدي تحويل الهوية. وهذا يعني أنه لا وجود ولا وجود لها لا يغير سلوك الشبكة. وهي موجودة فقط لاستخدامها من قبل أدسكيبلاير أو طبقة () للإشارة إلى جزء معين من الشبكة. للحصول على برنامج تعليمي يوضح كيفية استخدام العلامات انظر dnnintroduction2ex. cpp سبيل المثال البرنامج. إلياستنسور هذا الكائن هو الموتر الذي يستعير الموتر آخر. وهذا هو، فإنه ليس لديها كتلة الخاصة بها من الذاكرة ولكن بدلا من ذلك يحمل ببساطة مؤشرات لذاكرة كائن الموتر آخر. لذلك يسمح لك لكفاءة كسر الموتر إلى قطع وتمرير تلك القطع إلى وظائف. أبروكسيماتيستانسفونكتيون تحاول هذه الوظيفة العثور على كائن المسافة البعيدة التي هي قريبة من وظيفة المسافة المستهدفة. وهذا هو، فإنه يبحث عن X مثل أن الهدف (X) هو الحد الأدنى. من الناحیة الحاسمة، قد یتم ضبط X لاستخدام ناقلات أساس أقل من الھدف. يبدأ التحسين مع تخمين الأولي المقدمة من قبل المستخدم والبحث عن X الذي يقلل محليا الهدف (X). وبما أن هذه المشكلة يمكن أن يكون لها العديد من الحدود المحلية نوعية نقطة البداية يمكن أن تؤثر بشكل كبير على النتائج. دالة التخصيص هذا الكائن هو أداة لحل مشكلة التخصيص الأمثل نظرا لطريقة معرفة المستخدم لحساب نوعية أي تخصيص معين. averageprecision batchcached batchtrainer bottomupcluster chinesewhispers computeldatransform computemeansquareddistance computeroccurve countrankinginversions crossvalidateassignmenttrainer crossvalidategraphlabelingtrainer crossvalidatemulticlasstrainer crossvalidateobjectdetectiontrainer crossvalidaterankingtrainer crossvalidateregressiontrainer crossvalidatesequencelabeler crossvalidatesequencesegmenter crossvalidatetrackassociationtrainer crossvalidatetrainer crossvalidatetrainerthreaded decisionfunction discriminantpca distancefunction dnntrainer empiricalkernelmap equalerrorrate findclustersusingangularkmeans findclustersusingkmeans findgammawithbigcentroidgap fixnonzeroindexing graphlabeler histogramintersectionkernel inputrgbimage inputrgbimagepyramid inputrgbimagesized isassignmentproblem isbinaryclassificationproblem isforcedassignmentproblem isgraphlabelingproblem islearningproblem isrankingproblem issequencelabelingproblem issequencesegmentationproblem istrackassociationpr أوبلم كيرنيلماتريكس كرترينر ليرنبلاتسكالينغ هذه الوظيفة هي تنفيذ الخوارزمية الموصوفة في الأوراق التالية: النواتج الاحتمالية لدعم آلات المتجهات والمقارنات لطرق الاحتمال المنتظم من قبل جون C. بلات. 26 مارس 1999 ملاحظة حول مخرجات بلاتس الاحتمالية لدعم آلات المتجهات بواسطة هسوان-تيان لين، تشيه جين لين، و روبي C. ونغ هذه الوظيفة هي الأداة المستخدمة لتنفيذ روتين ترينبوبروبليستيكديسيونفكتيونفونكتيون. لينارليينديبندنتسوبتفيندر هذا هو تنفيذ خوارزمية على الانترنت لتكرار العثور على مجموعة (ويعرف أيضا باسم القاموس) ناقلات مستقلة خطيا في نواة الفضاء ميزة يسببها. لاستخدامها عليك أن تقرر كم كبيرة كنت ترغب في أن يكون القاموس ومن ثم إطعام ذلك عينة نقاط. يستخدم التطبيق المقياس المعتمد خطيا تقريبا الموصوف في ورقة خوارزمية خوارزمية أقل نواة عودية من قبل ياكوف إنجل لتحديد أي نقاط أكثر خطيا مستقلة عن غيرها. المقياس هو ببساطة المسافة التربيعية بين نقطة الاختبار والمساحة الفرعية التي تمتد من قبل مجموعة من ناقلات القاموس. في كل مرة تقوم بتقديم هذا الكائن بنقطة عينة جديدة يحسب مسافة الإسقاط وإذا كان كبيرا بما فيه الكفاية ثم يتم تضمين هذه النقطة الجديدة في القاموس. لاحظ أنه يمكن تكوين هذا الكائن ليكون الحد الأقصى للحجم. مرة واحدة يتم الوصول إلى حجم القاموس الأقصى كل نقطة جديدة يخرج من نقطة سابقة. ويتم ذلك عن طريق إزالة ناقلات القاموس التي لديها أصغر مسافة الإسقاط على الآخرين. وهذا هو، يتم إزالة ناقلات ناقلة الأقل خطية لإفساح المجال للجديد واحد. لينيركرنيل هذا الكائن يمثل نواة وظيفة خطي للاستخدام مع آلات التعلم النواة. لينارمانيفولدريغولايزر العديد من خوارزميات التعلم محاولة لتقليل وظيفة التي، على مستوى عال، يبدو مثل هذا: الفكرة هي العثور على مجموعة من المعلمات، ث، التي تعطي خطأ منخفض على بيانات التدريب الخاص بك ولكن أيضا ليست معقدة وفقا لبعض قياس معين من التعقيد. وعادة ما تسمى استراتيجية معاقبة التعقيد هذه التسوية. في الإعداد أعلاه، جميع بيانات التدريب يتكون من عينات المسمى. ومع ذلك، سيكون من الجميل أن تكون قادرة على الاستفادة من البيانات غير المسماة. وتتمثل فكرة التنظيم المتعدد في استخراج معلومات مفيدة من البيانات غير المسماة عن طريق تحديد عينات البيانات التي تكون قريبة من بعضها البعض (ربما باستخدام أقرب 3 جيران لها) ثم إضافة مصطلح إلى الوظيفة المذكورة أعلاه يعاقب أي قاعدة قرار تنتج مختلف المخرجات على عينات البيانات التي حددناها بأنها قريبة. اتضح أنه من الممكن تحويل هذه المشاكل متعددة التعلم المنظم إلى الشكل العادي المبين أعلاه من خلال تطبيق نوع معين من المعالجة المسبقة لجميع عينات البيانات لدينا. مرة واحدة يتم ذلك يمكننا استخدام خوارزمية التعلم العادي، مثل سفكلينارترينر. فقط على عينات البيانات المسمى والحصول على نفس الإخراج كما متجانس تنظيم المنوع كان يمكن أن تنتج. و لينيرمانيفولدريغولايزر هو أداة لإنشاء هذا التحول المعالجة المسبقة. على وجه الخصوص، والتحول هو الخطية. وهذا هو، انها مجرد مصفوفة تتضاعف مع كل ما تبذلونه من العينات. للحصول على مناقشة أكثر تفصيلا لهذا الموضوع يجب عليك استشارة الورقة التالية. وعلى وجه الخصوص، انظر الفرع 4-2. يحسب هذا الكائن مصفوفة T معكوس الموصوفة في هذا القسم. الخطي المنوع تنظيم التعلم على نطاق واسع الخاضعة للإشراف من قبل فيكاس سيندواني، بارثا نيوجي، و ميخائيل بلكين لوديماجيداتاسيت هذه هي وظيفة التي تحمل قائمة الصور المشار إليها من قبل ملف بيانات البيانات مجموعة البيانات وكذلك مواقع مربع لكل صورة. فإنه يجعل تحميل البيانات اللازمة لتدريب أوبجكتديتكتور أكثر ملاءمة قليلا. لوديماجيداتاسيتميتاداتا دليب يأتي مع أداة رسومية للتعليق الصور مع مستطيلات المسمى. تنتج الأداة ملف شمل يحتوي على هذه التعليقات التوضيحية. لذلك، لوديماجيداتاسيتميتاداتا () هو روتين لتحليل هذه الملفات شمل. لاحظ أيضا أن هذا هو تنسيق البيانات الوصفية المستخدمة من قبل أداة وضع العلامات الصورة المضمنة مع دليب في المجلد تولسيمغلاب. لوادليبسفمفوراتداتا هذه هي الدالة التي تقوم بتحميل البيانات من ملف يستخدم تنسيق ليبسفم. فإنه يحمل البيانات إلى ستد :: ناقلات متجهات متفرق. إذا كنت ترغب في تحميل البيانات إلى ناقلات كثيفة (أي دليب :: كائنات مصفوفة) ثم يمكنك استخدام الدالة سبارزيتودنز لإجراء التحويل. أيضا، بعض ليبسفم تنسيق الملفات عدد ميزاتها بدءا من 1 بدلا من 0. إذا كان هذا يزعج لك، ثم يمكنك إصلاحه باستخدام الدالة فيكسونزروينديكسينغ على البيانات بعد تحميله. loadmnistdataset lossmeansquared lossmeansquaredmultioutput lossmetric lossmmod نمطية multiclasslineardecisionfunction nearestcenter newmancluster normalizedfunction nulltrainer nulltrainertype offsetkernel onevsalldecisionfunction onevsalltrainer onevsonedecisionfunction onevsonetrainer pickinitialcenters polynomialkernel احتمالية probabilisticdecisionfunction probabilisticfunction processsample projectionfunction radialbasiskernel randomizesamples rankingpair rankfeatures rankunlabeledtrainingsamples rbfnetworktrainer reduceddecisionfunctiontrainer reduceddecisionfunctiontrainer2 resizabletensor rocc1trainer rocc2trainer roctrainertype rrtrainer rvmregressiontrainer rvmtrainer sammonprojection saveimagedatasetmetadata savelibsvmformatteddata segmentnumberline selectalldistinctlabels sequencelabeler sequencesegmenter shapepredictortrainer sigmoidkernel simplifylineardecisionfunction sortbasisvectors النخاع الشوكي النخاعي الشوكي النخاعي sparseradialbasiskernel sparsesigmoidkernel spectralcluster structuralassignmenttrainer structuralgraphlabelingtrainer structuralobjectdetectiontrainer structuralsequencelabelingtrainer structuralsequencesegmentationtrainer structuralsvmassignmentproblem structuralsvmgraphlabelingproblem structuralsvmobjectdetectionproblem structuralsvmproblem structuralsvmproblemthreaded structuralsvmsequencelabelingproblem structuraltrackassociationtrainer svmcekmtrainer svmclineardcdtrainer svmclineartrainer svmctrainer svmmulticlasslineartrainer svmnutrainer svmoneclasstrainer svmpegasos svmranktrainer svmstructcontrollernode svmstructprocessingnode svrlineartrainer svrtrainer testassignmentfunction testbinarydecisionfunction testgraphlabelingfunction testlayer testmulticlassdecisionfunction testobjectdetectionfunction testrankingfunction testregressionfunction testsequencelabeler testsequencesegmenter testshapepredictor testtrackassociationfunction trackassociationfunction trainprobabilisticdecisi أونفونتيون فيكتورنورماليزر فيكتورنورماليزرفروبيتريك فيكتورنورماليزيربكا فيربوسباتش فيربوسباتشكاشيد