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← Linearly Separable Data - Intro to Machine Learning

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Showing Revision 9 created 06/20/2016 by Udacity Robot.

  1. Um método no aprendizado de máquina que é muito,
  2. muito popular é chamado de árvores de decisão.
  3. E como no suporte com as máquinas, você era capaz de usar um truque de kernel,
  4. para mudar superfícies de decisão de linear para não linear.
  5. Árvores de decisão usam um truque que permitem tomar decisões não lineares, com superfícies
  6. de decisão simples e lineares.
  7. Vamos começar com um exemplo.
  8. Eu tenho um amigo chamado Tom, e Tom adora windsurf.
  9. Mas para curtir o windsurf, ele precisa de duas coisas.
  10. Vento e também precisa do sol, porque ele
  11. não gosta muito de surfar com tempo nublado ou chovendo.
  12. Pegamos todos os dias do último ano e os tornamos em pontos de dados.
  13. Ele não pratica windsurf quando não está muito sol.
  14. E ele não pratica windsurf quando não há vento suficiente.
  15. Mas quando essas condições, vento e sol, se combinam,
  16. ele sai para praticar windsurf no lago.
  17. Minha primeira pergunta, estes dados são separáveis linearmente?
  18. Sim ou não?