Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть One Vs All Approach with Grid Search in Support Vector Machines |AI Sangam

  • Al Sangam
  • 2018-06-24
  • 961
One Vs All Approach with Grid Search in Support Vector Machines |AI Sangam
One Vs AllSVCepsiloncostgammapenality factorGrid SearchHeart DatasetUCI RepositoryJupyter NotebookN ClassesN classifierProbabilityGrid Search in Support Vector Machines
  • ok logo

Скачать One Vs All Approach with Grid Search in Support Vector Machines |AI Sangam бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно One Vs All Approach with Grid Search in Support Vector Machines |AI Sangam или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку One Vs All Approach with Grid Search in Support Vector Machines |AI Sangam бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео One Vs All Approach with Grid Search in Support Vector Machines |AI Sangam

Hello Friends. Hope you are fine. Please go to link as discussed here to train the data having multiclass classification using decision tree classifier    • Real time prediction for multiclass classi...  

This video is about classifaction using One vs ALL Classification and SVM Module (SVC)

Along With this Grid search is also implemented.

One Vs ALL: There are N classifier which corresponding to N classes. N models are created for N classes using N classifier. In other words N trained models are formed for N classes.

When real time data is provided to model, It is compared with N models and each model is giving the probability of score. Maximum score is the result and new prediction goes to class of such scores

Let us see the code using Jupyter notebook. Data remains same which is heart dataset. Data could be downloaded from UCI repository (heart dataset). In the description, I will provide the link to download the dataset used. Link is https://drive.google.com/file/d/1sUZ3...

Let us see the code implementation part

Steps:
1. Data is loaded.
2. Data is Processed
3. Model is selected One Vs All and grid search (SVC)
4. x_train and y_train trains the model
5. x_test is provided to trained model

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]