Máquina de vetor de suporte fácil de aprender / tamura 孝廣

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Ciência da Informação
Você pode aprender os fundamentos da teoria e prática da máquina de vetor de suporte com este livro! A Máquina de Vetor de Suporte é conhecida como um modelo poderoso e flexível para vários aspectos da aprendizagem de máquinas, como classificação de dados, regressão e detecção de erros. Como seu algoritmo é intuitivo e livre de ambiguidades matemáticas, pode ser considerado um método poderoso à luz do padrão de avaliação de modelos chamado "Interpreability of Machine Learning", que tem atraído muita atenção nos últimos anos. Portanto, é fácil aplicar conhecimento resultado da pesquisa e empírico em ciências naturais e economia para o modelo. Este livro expande o quadro teórico da Máquina de Vetor de Suporte a partir da matemática de nível de ensino médio e fornece exemplos de implementação em Python. O método kernel usado para a Máquina de Vetor de Suporte Não-Linear, que é importante para aplicações, é um pouco avançado em matemática, mas explica a matemática de uma maneira fácil de entender através de ilustrações e exemplos numéricos concretos.