• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Solving Optimization Problem Support Vector Machine SVM || Lesson 81 || Machine Learning || скачать в хорошем качестве

Solving Optimization Problem Support Vector Machine SVM || Lesson 81 || Machine Learning || 5 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Solving Optimization Problem Support Vector Machine SVM || Lesson 81 || Machine Learning ||
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Solving Optimization Problem Support Vector Machine SVM || Lesson 81 || Machine Learning || в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Solving Optimization Problem Support Vector Machine SVM || Lesson 81 || Machine Learning || или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Solving Optimization Problem Support Vector Machine SVM || Lesson 81 || Machine Learning || в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Solving Optimization Problem Support Vector Machine SVM || Lesson 81 || Machine Learning ||

#machinelearning#learningmonkey In this class, we discuss Solving Optimization Problem Support Vector Machine SVM. To understand Solving Optimization Problem Support Vector Machine SVM we must understand primal and dual. The optimization problem which we discussed in the previous class. First, we have to convert it into a dual problem. We convert our optimization problem to Lagrange function. Convert Lagrange function to the dual problem. Min Lagrange function. How we minimize? Differentiate with respect to w and b and equate to zero. After differentiating we get values of w and b in terms of alpha, x, and y. Substitute w value in Lagrange function and now we get a function in alpha, x, and y This function we call it d(alpha). Now apply Max d(alpha). This is our dual problem. Solve this dual problem we get alpha values. Here the important point is most of the alpha values are zero. Only support vectors are having alpha values greater than zero. The reason is the w,b, and alpha values satisfy KKT conditions. Alpha multiply Hi(x) =0 Hi(x) is negative for other than support vectors. In our identification of W and b values only support vectors are playing a key role. Very few support vectors are present so computationally easy. After finding the alpha values. we substitute them in equation w and identify w values. After identifying w and alpha values take any support vector and identify b value. For support vector Hi(x) = zero. Why we have to solve the dual problems? In the dual problem formulation, we can observe the pairwise dot product of the input vector. This dot product value helps a lot in transforming data to a higher dimension. This we cal it kernel trick. we discuss it in our next classes. Because of this kernel trick support vector machine is most popular. Link for playlists:    / @wisdomerscse   Link for our website: https://learningmonkey.in Follow us on Facebook @   / learningmonkey   Follow us on Instagram @   / learningmonkey1   Follow us on Twitter @   / _learningmonkey   Mail us @ [email protected]

Comments
  • Use of  Transforming Data to High Dimension || Lesson 82 || Machine Learning || Learning Monkey || 5 лет назад
    Use of Transforming Data to High Dimension || Lesson 82 || Machine Learning || Learning Monkey ||
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Introduction to Support Vector Machine SVM Functional and Geometric Margin || Lesson 79 || 5 лет назад
    Introduction to Support Vector Machine SVM Functional and Geometric Margin || Lesson 79 ||
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Основная и двойственная задачи для понимания метода опорных векторов SVM | Урок 78 | Машинное обу... 5 лет назад
    Основная и двойственная задачи для понимания метода опорных векторов SVM | Урок 78 | Машинное обу...
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Soft Margin Support Vector Machine SVM || Lesson 84 || Machine Learning || Learning Monkey || 5 лет назад
    Soft Margin Support Vector Machine SVM || Lesson 84 || Machine Learning || Learning Monkey ||
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Kernel Function in Support Vector Machine SVM || Lesson 83 || Machine Learning || Learning Monkey || 5 лет назад
    Kernel Function in Support Vector Machine SVM || Lesson 83 || Machine Learning || Learning Monkey ||
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Support Vector Machines: Solving using Lagrange 6 лет назад
    Support Vector Machines: Solving using Lagrange
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Support Vector Machines: All you need to know! 5 лет назад
    Support Vector Machines: All you need to know!
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Ядерный трюк в методе опорных векторов (SVM) 3 года назад
    Ядерный трюк в методе опорных векторов (SVM)
    Опубликовано: 3 года назад
  • Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман 1 месяц назад
    Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Гиперпараметры C и Gamma в машине опорных векторов (SVM) 4 года назад
    Гиперпараметры C и Gamma в машине опорных векторов (SVM)
    Опубликовано: 4 года назад
  • Karush Kuhn Tucker Example for Understanding Support Vector Machine SVM |Lesson 77 |Machine Learning 5 лет назад
    Karush Kuhn Tucker Example for Understanding Support Vector Machine SVM |Lesson 77 |Machine Learning
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Алгоритмы на Python 3. Лекция №1 8 лет назад
    Алгоритмы на Python 3. Лекция №1
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Зачем подключать конденсатор параллельно диоду? Вот почему! 1 месяц назад
    Зачем подключать конденсатор параллельно диоду? Вот почему!
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Support Vector Machines Part 1 (of 3): Main Ideas!!! 6 лет назад
    Support Vector Machines Part 1 (of 3): Main Ideas!!!
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Lagrange Multiplier Example for Understanding Support Vector Machine || Lesson 76 | Machine Learning 5 лет назад
    Lagrange Multiplier Example for Understanding Support Vector Machine || Lesson 76 | Machine Learning
    Опубликовано: 5 лет назад
  • SVM Dual : Data Science Concepts 4 года назад
    SVM Dual : Data Science Concepts
    Опубликовано: 4 года назад
  • Как делить на НОЛЬ // Vital Math 1 год назад
    Как делить на НОЛЬ // Vital Math
    Опубликовано: 1 год назад
  • Основы линейной алгебры: #1. Векторы 9 лет назад
    Основы линейной алгебры: #1. Векторы
    Опубликовано: 9 лет назад
  • Почему нейросети постоянно врут? (и почему этого уже не исправить) 5 месяцев назад
    Почему нейросети постоянно врут? (и почему этого уже не исправить)
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Метод опорных векторов — математика, которую вам следует знать 7 лет назад
    Метод опорных векторов — математика, которую вам следует знать
    Опубликовано: 7 лет назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5