Vertaling van "SVMs" in Engels
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Cada uno de las SVMs puede ser combinada con una variedad de kernels.
Each of the SVMs can be combined with a variety of kernels.
Sin embargo, las SVMs tienen la desventaja de no ser apropiadas para conjuntos de datos grandes.
However, SVMs have the disadvantage of not being appropriate for large data sets.
Las SVMs alcanzan una elevada precisión de clasificación, generan un modelo compacto y tienen un poder de generalización extraordinario.
SVMs produce a high classification accuracy, a compact model and have an extraordinary generalization capability.
Algoritmos como las redes neuronales o máquinas de soporte vectorial (SVMs) fueron ideadas hace ya bastante tiempo, incluso algunos de ellos cayeron en desuso.
Algorithms such as neural networks or vector support machines (SVMs) were devised quite some time ago, even some of them fell into disuse.
Además de brindar soporte para aprendizaje profundo con más de 30 tipos de niveles, también brinda soporte para modelos estándar como los ensambles de árbol, SVMs, y modelos lineares generalizados.
In addition to supporting extensive deep learning with over 30 layer types, it also supports standard models such as tree ensembles, SVMs, and generalized linear models.
En esta clase pasamos mucho tiempo hablando unos supervisado aprender algoritmos como regresiones lineales, que es una regresión de su patrimonio SVMs neto para problemas donde tienes datos de etiqueta y etiquetado ejemplos, cosas como, Y-me.
In this class we spent a lot of time talking about supervised learning algorithms like linear regressions, which is a regression of your net worth SVMs for problems where you have label data and labeled examples, things like, Y-I.
Además, puede ser probado que algunos clasificadores específicos tales como el de Máxima Entropía y las SVMs se pueden beneficiar de la introducción de la clase neutra y mejorar la precisión global de la clasificación.
Moreover, it can be proven that specific classifiers such as the Max Entropy and the SVMs can benefit from the introduction of a neutral class and improve the overall accuracy of the classification.
Además, puede ser probado que algunos clasificadores específicos tales como el de Máxima Entropía y las SVMs se pueden beneficiar de la introducción de la clase neutra y mejorar la precisión global de la clasificación.
Moreover, it can be proven that specific classifiers such as the Max Entropy and SVMs can benefit from the introduction of a neutral class and improve the overall accuracy of the classification.
Finalmente, modelos basados en Naive Bayes y SVMs son entrenados y comparados para clasificar materiales a partir de las propiedades.
Finally, models based on Naive Bayes and SVMs are trained and compared in terms of material recognition from the properties.
Las máquinas de soporte vectorial, máquinas de vectores de soporte o máquinas de vector soporte (Support Vector Machines, SVMs) son un conjunto de algoritmos de aprendizaje supervisado desarrollados por Vladimir Vapnik y su equipo en los laboratorios AT&T.
In machine learning, support vector machines (SVMs, also support vector networks) are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data used for classification and regression analysis.
La aplicación de técnicas avanzadas de estadística como el aprendizaje de máquinas, la minería de datos, los llamados random forests, las redes de neuronas artificiales o las máquinas de soporte vectorial (Support Vector Machines, SVMs) lo están haciendo posible.
The takeup of advanced statistical techniques like machine learning, data mining, random forests, artificial neural nets or SVMs (Support Vector Machines) is now making all this possible.
Máquinas de Soporte Vectorial (SVMs) pueden efectivamente utilizar una clase de funciones de activación que incluyen funciones sigmoidales y Funciones de Base Radial.
Support vector machines (SVMs) can effectively utilize a class of activation functions that includes both sigmoids and RBFs.
Entre las técnicas más extendidas tenemos por un lado las Máquinas de Vectores Soporte (SVMs), que funcionan muy bien en problemas de clasificación, y por otro lado los Procesos Gaussianos (GPs), muy utilizados en problemas de regresión.
Among the most extended techniques we have Support Vector Machines (SVMs), that performing very well in classification problems, and Gaussian Processes (GPs), that are widely used in regression problems.
