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폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 오년 전에 . 대부분의 언어에는 몇 가지 과학 컴퓨팅 라이브러리가 있습니다. 파이썬은 Scipy Rust 있다 SciRust C++이 등 여러 가지 ViennaCL와Armadillo …

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동료와 저는 로지스틱 회귀와 SVM의 차이점을 둘러보고자 노력하고 있습니다. 분명히 그들은 서로 다른 목적 함수를 최적화하고 있습니다. SVM은 단순히 경첩 손실을 최적화하는 차별적 분류기라고 말하는 것처럼 간단합니까? 아니면 그보다 더 복잡합니까? 서포트 벡터는 어떻게 작동합니까? 여유 변수는 어떻습니까? 왜 SGM을 사용하여 시그 모이 드 활성화 기능을 갖춘 심층 신경망을 가질 …

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내 질문은 세 가지입니다 "Kernelized"지원 벡터 머신과 관련하여 변수 / 기능 선택이 바람직합니다. 특히 과적 합을 방지하기 위해 매개 변수 C를 정규화하고 커널을 SVM에 도입하는 주된 동기는 문제의 차원을 높이는 것입니다. 첫 번째 질문에 대한 답이 "아니오"라면, 어떤 조건에서 답을 명심해야합니까? 파이썬의 scikit-learn 라이브러리에서 SVM의 기능 감소를 가져 오려고 시도한 …

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