ماشینکاری و انواع مختلف عملیات ماشینکاری چیست؟
عملیات ماشینکاری فرآیند اصلی ساخت بسیاری از قطعات فلزی است، اما می‌توان از آن بر روی مواد دیگری مانند چوب، پلاستیک، سرامیک و کامپوزیت‌ها نیز استفاده کرد. این عملیات می‌تواند روی اشکال ...
ابر صفحه (Hyper Plane) در داده‌کاوی و طبقهبندی چیست؟
مفهوم اَبَر صفحه را احتمالاً در کتاب‌های مختلفِ داده‌کاوی شنیده باشید. این مفهومی آشنا، مخصوصاً برای دانشجویانی است که با ماشینِ بردار پشتیبان (SVM) در طبقهبندی کارکرده باشند. اگر درسِ پرسپترون چگونه کار می‌کند را ...
دیتاست یادگیری ماشین استاندارد + ٥ مثال کامل در دیتاست های طبقه بندی
ارزش دیتا‌ست‌های یادگیری ماشین کوچک. تعدادی دیتاست یادگیری ماشین کوچک برای طبقه بندی و مسائل مدل سازی پیش بینی رگرسیون وجود دارند که اغلب مورد استفاده قرار می گیرند. گاهی اوقات مجموعه داده ها به …
الگوریتم های طبقه بندی – توضیح ۸ الگوریتم به زبان ساده
الگوریتم های طبقه بندی از جمله پایه‌ای‌ترین انواع یادگیری ماشین محسوب می‌شوند. همان‌طور که در این مطلب از مجله فرادرس خواندیم، روش‌هایی همچون ماشین بردار پشتیبان، ساختارهای درختی مانند ...
روش های مختلف طبقه بندی تصاویر ماهواره ای| انوی کلاسیک 5.6
1- طبقه بندی نظارت شده (Supervised)تکنیک های طبقه بندی نظارت شده در نرم افزار انوی کلاسیک (5.6) شامل; روش حداکثر احتمال ( Maximum Likelihood)، ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine)، فاصله ماهانالویی (Mahalanobis Distance)، حداقل فاصله (Minimum Distance)، شبکه ...
تکنیک های طبقه بندی کاربری اراضی و پوشش زمینی در سنجش از دور: مروری
منبع: نویسندگان (2021). توزیع داده های سنجش از دور توسط ناسا [ 1 ] [ 8 ] [ 19 ] آغاز شده است. با این حال، در پشت مزایا، چالش‌های مربوط به مدیریت کلان داده‌ها مانند پیچیدگی، مقیاس‌پذیری، استحکام و کیفیت ظاهر شد [ 11 ] [ 20 ].
پارامترهای ارزیابی در مسائل رگرسیون و طبقه بندی
در طراحی و تعیین پارامترهای یک مدل یادگیری ماشین، روشها و پارامترهای ارزیابی نقش بسیار مهمی دارند. چرا که به ما کمک می‌کنند دید درستی به مدل طراحی شده داشته باشیم و متوجه بشویم که مدل یادگیری ...
یادگیری ماشین در پایتون: گام دوم
معرفی محصول ۵ گام اساسی برای تسلط بر یادگیری ماشین عبارتند از: رگرسیون طبقه بندی خوشه بندی کاهش ویژگی یادگیری عمیق در این دوره به آموزش گام دوم (طبقه بندی) در محیط پایتون می پردازیم. آموزش ارائه شده به صورت تئوری و ...
مقایسه دقت انواع روشهای طبقهبندی در تهیه نقشه کاربری اراضی (مطالعه
کاوش های جغرافیایی مناطق بیابانی بهار و تابستان 1398 - شماره 9 رتبه ب (وزارت علوم/ISC (14 صفحه - از 165 تا 178 ) کلیدواژه ها : یزد کاربری اراضی ضریب کاپا روش طبقه بندی نظارت شده. چکیده.
ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine) — به زبان ساده
See more on blog.faradars
Explore further
ماشین بردار پشتیبان | الگوریتم SVM و ...matlabkar
طبقه بندی در یادگیری ماشین چیست؟ – به زبان ساده + انواع و مفهوم
این دقیقا هدف الگوریتم‌های «طبقه بندی در یادگیری ماشین» (Classification in Machine Learning) است که در این مطلب از مجله فرادرس سعی کرده‌ایم تا حد ممکن کامل و روان بیان کنیم.
معیارهایی برای ارزیابی مسائل طبقه بندی | هوشیو
از این روی، معیارهای دیگری برای ارزیابی عملکرد مدل و مسائل طبقه بندی معرفی شده‌اند که به کمک آنها می‌توانیم درک جامع‌تر و کلی‌تری نسبت به عملکرد مدل داشته باشیم. برخی از این معیارها ...
آموزش معیارهای عملکرد در یادگیری ماشین با پایتون
دقت طبقه بندی. این متداول ترین معیار عملکرد برای الگوریتم های طبقه بندی است. این ممکن است به عنوان تعداد پیش بینی های صحیح ساخته شده به عنوان نسبت تمام پیش بینی های انجام شده تعریف شود. ما می ...
الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) | آموزش یادگیری ماشین با پایتون
پیاده‌سازی SVM در پایتون. آموزش پیشنهادی و مکمل. ماشین بردار پشتیبان (SVM) یکی از الگوریتم های یادگیری ماشین قدرتمند است که برای طبقهبندی خطی یا غیرخطی، رگرسیون و حتی تشخیص ناهنجاری‌ها ...
داده کاوی و تکنیک های داده کاوی (قوانین انجمنی
طبقه بندی (Classification) داده کاوی به دنبال یافتن راه حلی به منظور مسائل مختلف همچون طبقه بندی می باشد. در طبقه بندی هدف پیش بینی مقدار هدف با توجه به متغییر های ورودی می باشد.
طبقهبندی خطی
در این حالت، نقاط تو پر و تو خالی را می‌توان با تعداد زیادی طبقه بندی کننده خطی به درستی طبقه بندی کرد. H1 (آبی) و H2 (قرمز) آنها را به درستی طبقه بندی می‌کنند. H2 را «بهتر» در نظر می‌گیریم، به این ...
طبقهبندی کننده بیز ساده (Naive Bayes) | لایه‌های مخفی یک داده پرت
در نتیجه دو پسین محاسبه خواهیم کرد: یکی برای کلاس مرد و یکی برای کلاس زن. طبقهبندی کننده بیز ساده گاوسی (Gaussian Naive Bayes Classifier) بیز ساده گاوسی یکی از مشهورترین نوع طبقهبندی کننده‌های بیز است ...
الگوریتم های یادگیری ماشین در زمینه استخراج ویژگی و طبقه بندی سیگنال
الگوریتم های یادگیری ماشین در زمینه استخراج ویژگی و طبقه بندی سیگنال هایEEG. سیگنال EEG. سیگنال های EEG فعالیت الکتریکی حاصل از فعالیت نورون‌های مغز را با استفاده از الکترودهای EEG که بر روی پوست ...
ماشین بردار پشتیبان | الگوریتم SVM و کاربردها و ابزارهای پیاده سازی
ماشین بردار پشتیبان (SVM) به مجموعه ای از نقاط در فضای n بعدی داده ها، بردار پشتیبان گفته می شود که مرز بندی دسته ها را نشان داده و دسته بندی و مرزبندی آنها را انجام می دهد و با جابجایی یکی از این ...
فصل هفتم: روشهای ارزشیابی و طبقه بندی مشاغل و حساسیتهای پیاده سازی
یکی از محدودیتهای این روش امکان جای گیری یک شغل در بیش از یک طبقه است. ولی روش طبقه بندی این مزیت را دارد که می توان با بهره گیری از آن هزاران شغل را طبقه بندی کرد. این روش ساده و کم هزینه است.
آشنایی با روش های دسته بندی-طبقه بندی و داده کاوی- آنالیز و آمار- آنالیوم
از عمده تکنیک هایی که برای داده کاوی در زمینه های مختلف به کار می رود عبارتند از: آمار کلاسیک، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین. روش های داده کاوی برای آنالیز داده ها، و کشف الگوهای با ارزش و مفید از ...
ارائه روش طبقه بندی جدید با استفاده از رویکرد ترکیبی یادگیری ماشین و
در این پژوهش، ابتدا مسئله طبقه بندی داده ها با در نظر داشتن روابط متقابل معیارها در قالب روش تصمیم گیری چندمعیاره ANP تبیین شد. در ادامه، مقدار پارامترهای مسئله، شامل وزن معیارها و آستانه های ...
انواع یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ با مثال و کاربرد ها
جنگل‌های تصادفی یا «جنگل‌های تصمیم تصادفی» یک روش یادگیری گروهی است که چندین الگوریتم را برای نتایج بهتر در طبقهبندی، رگرسیون و سایر وظایف ترکیب می‌کند.
تفاوت الگوریتم های طبقه بندی و رگرسیون در یادگیری ماشین
فهرست مطالب. در جلسه هجدهم از آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون می خواهیم به تفاوت طبقه بندی و رگرسیون و الگوریتم های آنها بپردازیم. طبقهبندی ( Classification) و رگرسیون (Regression) دو مسئله اصلی پیش ...
شناسایی الگو چیست و چگونه کار می کند؟ – Pattern Recognition به زبان
در مسائل طبقهبندی این الگوریتم به دنبال ایجاد «ابرصفحه» (Hyperplanes) برای جداسازی طبقه‌های داده‌ها است. علاوه مسئله طبقهبندی، SVM به صورت موثر نیز در مسائل رگرسیون کاربرد دارد.
الگوریتم طبقهبندی، هسته اصلی ماشین لرنینگ
در این مقاله به بررسی ۶ الگوریتم طبقهبندی ماشین لرنینگ خواهیم پرداخت. کاربرد الگوریتم‌های پیاده‌سازی. الگوریتم‌های طبقهبندی را می‌توان در مکان‌های مختلف مورد استفاده قرار داد.
آموزش ماشین بردار پشتیبان در یادگیری ماشین با پایتون
ماشین های بردار پشتیبانی (SVM) الگوریتم های یادگیری ماشین نظارت شده قدرتمند و در عین حال قابل انعطاف هستند که هم برای طبقه بندی و هم برای رگرسیون استفاده می شوند. اما به طور کلی ، آنها در مشکلات ...
طبقه بندی تصاویر ماهواره ای لندست در Google Earth Engine
259,000 تومان – طبقه بندی تصاویر ماهواره ای لندست در Google Earth Engine. تعداد بازدید: 1,357. آموزش طبقه بندی تصاویر ماهواره ای در Google Earth Engine منتشر شد! آموزشی کاربردی برای اعمال مهم ترین الگوریتم های طبقه ...
تفاوت طبقه بندی و خوشه بندی در یادگیری ماشین چیست؟ – ۳ فرق کلیدی
الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس نوع مسئله و مقادیر هدف، به چند گروه مختلف تقسیم می‌شوند. از جمله مهم‌ترین و رایج‌ترین این تکنیک‌ها می‌توان به « طبقهبندی » (Classification) و « خوشه‌بندی ...
ماشین بردار پشتیبان svm
ماشین بردار پشتیبان (svm) ماشین بردار پشتیبان(support vector machine) توسط آقای ولادیمر وپنیک(Vapnik ) در سال 1995 با عنوان support vector networks برای طبقه بندی داده های دو کلاسه خطی مطرح شد. که بعدا توسط Vapnik برای مسائل غیرخطی و چندکلاسه توسعه ...
طبقه بندی ماشین های مجازی در VMware
مسلماً با طبقه بندی ماشین های مجازی در VMware کارتون نظم بیشتری پیدا می کنه و دسترسی راحت تر میشه. اگر سوالی در زمینه دانلود برنامه VMware و استفاده از آن داشتید روی کمک کارشناسای مجموعه رایانه کمک ...
طبقهبندی یا Classification در ماشین لرنینگ: درک مبانی و کاربردها
طبقهبندی یا Classification نوعی یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning) در یادگیری ماشین است که هدف آن یادگیری نگاشت بین داده‌های ورودی و برچسب‌های خروجی است.
انواع داده ها در یادگیری ماشین چیست؟ – به زبان ساده – فرادرس
داده‌های ترتیبی، در واقع ترکیبی از داده‌های عددی و طبقهبندی شده هستند. یکی از انواع داده ها در یادگیری ماشین که در آن، نمونه‌ها هم ترتیب داشته و هم در گروه‌های مجزا قرار می‌گیرند.
آموزش یادگیری ماشین در متلب- طبقه بندی پارامتریک-ق 9
۱- بیان مبحث نرخ احتمال (Likelihood Ratio) ۲- تشریح روش ماکزیمم نرخ احتمال (Maximum Likelihood Ratio) ۳- آموزش تئوری تصمیم گیری بیزین Bayesian ۴- توضیح تابع چگالی نرمال یک متغیره ۵- بررسی طبقه بندی پارامتریک تک متغیره سایر قسمت های یادگیری ماشین ...
مقاله کنفرانس: تحلیل روش های مبتنی بر ماشین های بردار پشتیبانSVM در
با توجه به نقش تصاویر سنجش از دور در استخراج اطلاعات از جمله پوشش و کاربر ی زمین، روش های بسیاری برای طبقه بندی تصاویر و تهیه ی نقشه های موضوعی، تا به امروز مطرح شده اس ت. یکی از این روش ها، ماشین های بردار پشتیبان است.
آموزش طبقه بندی در یادگیری ماشین با پایتون
مقدمه ای بر طبقه بندی در یادگیری ماشین با پایتون. طبقه بندی ممکن است به عنوان فرآیند پیش بینی کلاس یا دسته از مقادیر مشاهده شده یا داده های داده شده تعریف شود. خروجی طبقه بندی شده می تواند شکلی ...