Interactive SVM Explorer, using Dash and scikit-learn
https://github.com/plotly/dash-svm

#SVM #Plotly #scikit_learn

#آموزش #سورس_کد
آیا می دانید از #tf2 و #kears و می‌توانید برای آموزش تقریبی #SVM استفاده کنید؟
قبلا رایج بود که ویژگی ها را از یکی از لایه‌های یک شبکه از قبل آموزش داده استخراج می‌کردیم و مثلا با SVM طبقه بندی میکردیم...
اما الان می توانید از این ویژگی keras برای افزودن یک "لایه SVM" در بالای یک طبقه بندی کننده عمیق استفاده کرده و کل شبکه را به صورت end2end آموزش دهید!

البته خود François Chollet راه قدیمی‌ترو توصیه کرده و نوشته:

In practice, I think this is a bad idea. But it's certainly something you *can* do.
ML pro tip: learning your features is better than leveraging random kernels.

به هر حال این نوت‌بوک که توسط شوله ایجاد شده را می‌تونید در کولب اجرا کرده و روی مجموعه داده mnist تست کنید:

https://colab.research.google.com/drive/1rObQto2bWMBPy8W555IYHtZKtniRUNDQ#scrollTo=_ZPU5WGO0FzQ