Kernel TrickYouTube↗  IA↗(long shot)
Education  64.7K views 161 likes 102 dislikes   23 Feb 2015
Udacity 651K subscribers United States YouTube↗


Please select the problem
You must specify your email and describe the problem in detail
Describe your problem in detail if it's not obvious

Click to Play Video Click to Play Video
حسنًا Sebastian، هذا يبدو مفيدًا جدًا ولكنه صعب جدًا.
セバスチャン、これは便利だけれどとても難しい機能のように思えます。
فهل تعني أنه يجب علي كتابة مجموعة جديدة من الميزات؟
新しいfeatureを自分で書かないといけないのでしょう？
>> الأمر الرائع بشأن أجهزة متجهات الدعم هو أنك لستِ مضطرة إلى ذلك.
SVMの素晴らしいところは、それをしなくて大丈夫な点です。
فهناك ما يسمى بحيلة kernel.
"Kernel Trick"と呼ばれるものがあります。
>> هل ستشرح لنا حيلة kernel؟
"Kernel Trick"について解説してくれるんですよね。信じてます。(笑)
أعتقد أنك ستفعل ذلك. >> ليس بالضبط، سأعطيكم لمحة عنها فحسب.
いいえ、ダメです（笑）。ヒントだけあげましょう。
توجد دالات تأخذ مساحة إدخال أو مساحة ميزات قليلة الأبعاد،
SVMには、低次元つまり少ないfeatureの座標を
وتحولها إلى مساحة ذات أبعاد كثيرة جدًا.
高次元の座標へとマッピングする機能があります。
بحيث يتحول ما كان غير قابل للفصل خطيًا
先ほどお見せしたように、線形の境界を引けなかった座標を
إلى مسألة قابلة للفصل.
引けるものへと変換してしまいました。
ودون الخوض في أية تفاصيل، هذه الدالات تسمى دالات kernel.
詳細は説明しませんが、こういった機能のことを"Kernel"と呼んでいます。
وأنا أحثكم على الاطلاع عليها، فهي ليست مجرد دالات
是非kernelについて調べて見てください。featureを受け取るだけではなく
ذات مساحة ميزات فحسب، بل هي دالات لها إدخالان.
様々な２つのinputを受け取るファンクションです。
وعندما تقومون بتطبيق حيلة kernel لتغيير مساحة الإدخال من x،y
そしてkernel trickを使って、入力をx,yだけから拡張すると
إلى مساحة إدخال أكبر بكثير، وفصل نقاط البيانات باستخدام
SVMを使ってデータの境界線を作ることができ
أجهزة متجهات الدعم، ثم تأخذون الحل وتعودون إلى المساحة الأصلية،
さらに元の座標上に、その境界線を書き戻すことができます。
يصبح لديكم الآن فصل غير خطي.
知っている通り、これは非線形の境界線です。
وهذا هو الأمر الرائع حقًا بشأن أجهزة متجهات الدعم.
これがSVMの素晴らしいところです。
حيث يمكنكم أخذ فكرة بسيطة جدًا لإيجاد أفضل فصل خطي، أو
最適な線形の境界線を見つけるシンプルなアイディアを検討したり、
خط خطي بين الفئات المختلفة، وتطبيق ما يسمى بحيلة kernel عليها
実際に境界線を見つけるといった作業は、kernelTrickを使って
في مساحة كثيرة الأبعاد، وما ستحصلون عليه عمليًا هو نظام قوى جدًا
高次元の座標で行えば良いのです。 それを元の座標上に、非線形の境界線として描くための
للفصل بين مجموعات البيانات عندما يحتمل أن يكون خط الفصل غير خطي.
素晴らしく効率的で強力な仕組みはSVMが用意しているのです。
وهذا أمر رائع حقًا،
これは本当に素晴らしい機能ですし
وهو أحد أهم الحيل الأساسية في التعلم الآلي كله.
機械学習の中でも、最も重要な機能の一つです。
Similar videos:

Information Gain Calculation Part 5 - Intro to Machine Learning
Udacity
28.2K views 9 likes 3 dislikes 23 Feb 2015100% match

A New Feature - Intro to Machine Learning
Udacity
33.5K views 15 likes 1 dislikes 23 Feb 2015100% match

Normalizing 1 - Intro to Machine Learning
Udacity
54.7K views 4 likes 0 dislikes 23 Feb 2015100% match

Data Impurity and Entropy
Udacity
21.3K views 27 likes 48 dislikes 23 Feb 2015100% match

Information Gain Calculation Part 1 - Intro to Machine Learning
Udacity
32.3K views 8 likes 25 dislikes 23 Feb 2015100% match

Normalizing 2 - Intro to Machine Learning
Udacity
48.4K views 7 likes 4 dislikes 23 Feb 2015100% match

Information Gain Calculation Part 1 - Intro to Machine Learning
Udacity
20.9K views 11 likes 72 dislikes 23 Feb 2015100% match

Normalizing 3 - Intro to Machine Learning
Udacity
44.6K views 2 likes 8 dislikes 23 Feb 2015100% match

Total Probability - Intro to Machine Learning
Udacity
44.9K views 1 likes 5 dislikes 23 Feb 2015100% match

Feature Selection in TfIdf Vectorizer - Intro to Machine Learning
Udacity
21.8K views 53 likes 5 dislikes 23 Feb 2015100% match

Constructing a Decision Tree First Split - Intro to Machine Learning
Udacity
29.5K views 7 likes 0 dislikes 23 Feb 2015100% match

Entropy Calculation Part 1 - Intro to Machine Learning
Udacity
54.3K views 26 likes 119 dislikes 23 Feb 2015100% match

Practice With Margins - Intro to Machine Learning
Udacity
37K views 5 likes 0 dislikes 23 Feb 2015100% match

Solution - Intro to Machine Learning
Udacity
74.3K views 146 likes 0 dislikes 23 Feb 2015100% match

Unsupervised Learning
Udacity
21.6K views 28 likes 4 dislikes 23 Feb 2015100% match

The Kernel Trick
Udacity
24.4K views 155 likes 19 dislikes 23 Feb 2015100% match

NB Decision Boundary in Python
Udacity
38.8K views 17 likes 2 dislikes 23 Feb 2015100% match

Information Gain Calculation Part 9 - Intro to Machine Learning
Udacity
22.4K views 3 likes 0 dislikes 23 Feb 2015100% match

Constructing A Decision Tree/Third Split - Intro to Machine Learning
Udacity
27.3K views 5 likes 1 dislikes 23 Feb 2015100% match

Scatterplots to Predictions - Intro to Machine Learning
Udacity
34K views 8 likes 1 dislikes 23 Feb 2015100% match

Weighting by Term Frequency - Intro to Machine Learning
Udacity
20.5K views 38 likes 22 dislikes 23 Feb 2015100% match

Cancer Test Solution - Intro to Machine Learning
Udacity
24.6K views 8 likes 1 dislikes 23 Feb 2015100% match

Scatterplots to Predictions 2 - Intro to Machine Learning
Udacity
34.5K views 11 likes 1 dislikes 23 Feb 2015100% match

Prerequisites
Udacity
80.5K views 158 likes 10 dislikes 23 Feb 201573% match

Introduction Pt. III
Udacity
81.5K views 130 likes 4 dislikes 23 Feb 201567% match

Introduction Part II
Udacity
90.9K views 164 likes 12 dislikes 23 Feb 201567% match

Gaussian NB Example
Udacity
50.3K views 80 likes 19 dislikes 23 Feb 201567% match

Kernel and Gamma - Intro to Machine Learning
Udacity
39.6K views 28 likes 5 dislikes 23 Feb 201564% match

Getting Started With sklearn
Udacity
38.4K views 41 likes 2 dislikes 23 Feb 201562% match

Quiz - Intro to Machine Learning
Udacity
132.5K views 107 likes 5 dislikes 23 Feb 201557% match


Settings Privacy About Contact Donate