Machine-learning

कंवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स में फीचर मैप आकार - व्यापक सूत्र और विस्तृत उदाहरणों का उपयोग करके कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क में फीचर मैप आकार की गणना करना सीखें।

मशीन लर्निंग - समर्थन वेक्टर मशीन वर्गीकरण में मार्ग को समझना - SVM (सर्पोट वेक्टर्स मशीन) वर्गीकरण में मार्जिन का विचार एक महत्वपूर्ण अवधारणा है। मार्जिन उस दूरी को संदर्भित करता है जो विभिन्न वर्गों के बीच होती है, और यह SVM के लिए एक प्रमुख उद्देश्य है। ### मार्जिन की गणना SVM में, दो वर्गों के बीच के सीमांकित तत्व एक हाइपरप्लेन द्वारा परिभाषित होते हैं। मार्जिन की गणना इस हाइपरप्लेन से सबसे करीब की डेटा पॉइंट्स (जिसे स्थिति बिंदु कहा जाता है) के बीच की दूरी को माप कर की जाती है। यदि हमें वर्गीकरण परिदृश्य में विचार करना हो, तो हमारे पास दो वर्ग हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, वर्ग A और वर्ग B। SVM उन बिंदुओं के एक सेट को पाएगा जो इस हाइपरप्लेन के समानांतर हैं और जो वर्गों के बीच अधिकतम दूरी बनाए रखते हैं। सरलतम स्थिति में, अगर हमारे पास 2D स्पेस है, तो हमें 2 लाइनें मिलेंगी जो हाइपरप्लेन को फैलाएंगी, यह जहां एक वर्ग खत्म होता है और दूसरा शुरू होता है। ### मशीन लर्निंग में महत्व 1. **सटीकता में सुधार**: एक बड़ा मार्जिन अधिक सामान्यीकरण कर सकता है और मॉडल की सटीकता को बढ़ा सकता है। 2. **अधिकतम विभाजन**: यह वर्गों के बीच स्पष्ट रूपरेखा सुनिश्चित करता है, जो भविष्यवाणियों और वर्गीकरण के बेहतर परिणाम देता है। 3. **मॉडल स्थिरता**: मार्जिन एक स्थिर वर्गीकरण सीमा प्रदान करता है। ### व्यावहारिक उदाहरण यदि आप एक कुत्ता और बिल्ली वर्ग के बीच अंतर करने का प्रयास कर रहे हैं, तो SVM प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके एक हाइपरप्लेन खोजेगा। जब नए चित्र वर्गीकृत करने की बात आती है, तो अगर वह चित्र इस हाइपरप्लेन के निकट होते हैं, तो एसवीएम का अनुमान होगा और वह वर्ग को पहचानने में सटीकता रखेगा। इस प्रकार, SVM में मार्जिन की गणना और इसके महत्व को स्पष्ट करते हुए यह स्पष्ट हो जाता है कि यह कैसे सटीकता और प्रदर्शन को प्रभावित करता है।

विभाजन पूर्वाग्रह वर्गीकरण प्रायिकता के साथ सांख्यिकी समझ - अनुभव करें नैव बेय स्वीकृतक, उसका सूत्र, इनपुट्स, और प्रैक्टिकल उदाहरण जो मशीन लर्निंग क्लासिफिकेशन टास्क्स को सरल और कुशल बनाते हैं।