Скачать или смотреть Как опорные векторы определяют границы решений

Посмотрите, как на самом деле думают SVM! В этом уроке вы научитесь манипулировать параметрами SVM в режиме реального времени и наблюдать за мгновенным изменением границ принятия решений. Узнайте, почему всего несколько точек «опорных векторов» определяют всю модель.

Это видео входит в курс Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face Professional Certificate на Coursera. Освойте концепции SVM с помощью практической интерактивной визуализации. Вы узнаете:
*Как SVM находят оптимальные границы решений с максимальными запасами
*Почему опорные векторы — единственные точки, имеющие значение для границы
*Интерактивное исследование влияния разделения данных на сложность классификации
*Сравнение ядер: линейные (прямые линии) vs RBF (плавные кривые) vs полиномиальные (сложные кривые)
*Настройка параметров C: низкий C (свободный, широкий запас) vs высокий C (строгий, узкий запас)
*Визуализация в реальном времени влияния гиперпараметров на поведение модели
*Когда использовать разные ядра для линейных и нелинейных шаблонов данных
*Практическое понимание с помощью интерактивных виджетов и ползунков

📌 Запишитесь на полный курс Машинное обучение с Scikit-learn, PyTorch и сертификат Hugging Face Professional → https://bit.ly/46tWp5W
⬅️ Смотрите Часть 1: Классификация SVM MNIST:    • Random Forest Tutorial | Why 100 Trees Bea...  
✅ Подпишитесь на интерактивные обзоры МО и алгоритмов →    / @coursera  
💬 Комментарий: Какое ядро ​​удивило вас больше всего? Линейная простота или плавные кривые RBF? 🤔

00:00 С возвращением! Обзор процесса принятия решений SVM
00:05 Основы SVM: Оптимальные границы с максимально широкими полями
00:27 Интерактивная настройка: Инструменты и функции генерации данных
00:40 Разделение данных: Влияние ползунка на сложность классификации
00:57 Влияние разделения: Простые и сложные сценарии границ
01:13 Обучение линейного SVM: Создание прямолинейных границ решений
01:25 Визуализация границ: Линия решения, пунктирные границы, опорные векторы
01:42 Исследование ядра: Интерактивный виджет для различных ядер SVM
02:16 Сравнение ядер: Линейные, RBF и полиномиальные формы границ
02:42 Виджет параметров C: Интерактивный анализ границ и опорных векторов
03:13 Влияние параметров C: Контроль строгости (свободные и узкие границы)
03:28 Обзор SVM: Границы, границы, опорные векторы Обзор ядер

#SVM #ИнтерактивноеОбучение #МашинноеОбучение #ВизуализацияДанных #ПоддержкаВекторов