What is the translation of " SUPPORT VECTOR " in Korean?

• 지원 벡터
• 서포트 벡터
• support vector

Examples of using Support vector in English and their translations into Korean

Support Vector Machines.
지원 벡터.

(Removed) Classify using support vector machine(SVM).
서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 분류하기.

Support vector machine.
지지 벡터 기계.

These training points are called support vectors.
이러한 학습 데이터들을 support vector라고 부른다.

Support vector machine.
서포트 벡터 머신.

Plot a scatter diagram of the data and circle the support vectors.
데이터의 산점도 도식을 플로팅하고 서포트 벡터를 원으로 표시합니다.

The Support Vector Machine.
지원 벡터 기계.

If you increase the box constraint, then the SVM classifier assigns fewer support vectors.
상자 제약 조건을 늘리면 SVM 분류기가 더 적은 서포트 벡터를 할당합니다.

The Support Vector Machine.
지원 벡터 기계는.

The SupportVectors property stores the predictor values for the support vectors, including the dummy variables.
SupportVectors 속성은 가변수를 포함하여 서포트 벡터에 대한 예측 변수 값을 저장합니다.

Train binary support vector machine(SVM) classifier.
이진 서포트 벡터 머신(SVM) 분류기 훈련.

Likewise I made pipeline and gridSearchCV for Random Forest and Support Vector Classifier.
마찬가지로 Random Forest와 Support Vector Classifier도 pipeline과 gridSearchCV를 포함한 함수를 만들어줍니다.

Support Vector layers like WFS, KML(GML), GeoJSON and so on.
WFS, KML(GML), GeoJSON 등 벡터레이어 지원.

To decrease the number of support vectors, set BoxConstraint to a large value.
서포트 벡터의 개수를 줄이려면 BoxConstraint 를 큰 값으로 설정하십시오.

Support Vector Machines are particularly well suited to this case(see below).
지원 벡터 컴퓨터는 특히 다음 사례에 적합합니다(아래 참조).

SVM classifiers that yield fewer support vectors for a given training set are preferred.
주어진 훈련 세트에 대해 더 적은 수의 서포트 벡터를 생성하는 SVM 분류기가 더 좋습니다.

They are Artificial Neural Network(ANN), k-Nearest Neighbor(k-NN) and Support Vector Machine(SVM).
종류로 Artificial Neural Network(ANN), Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighbor(KNN) 등이 있다.

To decrease the number of support vectors, set the BoxConstraint name-value pair argument to a large value.
서포트 벡터의 개수를 줄이려면 BoxConstraint 를 큰 값으로 설정하십시오.

Personal Credit Evaluation System through Telephone Voice Analysis: By Support Vector Machine.
목소리 신용척도 기계학습, Personal Credit Evaluation System through Telephone Voice Analysis: By Support Vector Machine.

Figure 1: Illustration of support vector machines for a two-class classification problem.
SVM의 분류문제의 예 Fig. 1 Example of Support vector machine for classification problem.

The researchers decoded neural activity by training a small artificial network called the“Linear Support Vector Machine” using machine learning algorithms.
연구진은 기계학습 알고리즘을 이용해 ‘선형 지원 벡터 머신' (Linear Support Vector Machine)이라는 작은 인공 네트워크를 훈련시켜 신경 활동을 해독했다.

They used support vector machines(SVM) to break a system running on reCAPTCHA images with an accuracy of 82 percent.
이들은 리캡차(reCAPTCHA) 이미지에서 실행되는 시스템을 깨기 위해 SVM(Support Vector Machine)을 사용해 82%의 정확도를 보였다.

Algorithms For the mathematical formulation of the SVM binary classification algorithm, see Support Vector Machines for Binary Classification and Understanding Support Vector Machines.
SVM 이진 분류 알고리즘의 수학적 공식은 이진 분류를 위한 서포트 벡터 머신 항목과 서포트 벡터 머신 이해하기 항목을 참조하십시오.

Support vector machines- supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data and recognize patterns, used for classification and regression analysis.
지원 벡터 머신 - 분류 및 회귀 분석에 사용되는 데이터를 분석하고 패턴을 인식하는 관련 학습 알고리즘과 함께 감독 된 학습 모델.

Collapse all in page fitcsvm trains or cross-validates a support vector machine(SVM) model for two-class(binary) classification on a low-dimensional or moderate-dimensional predictor data set.
Fitcsvm 은 저차원에서 중간 차원까지의 예측 변수 데이터 세트에 대한 2-클래스(이진) 분류에 대해 서포트 벡터 머신(SVM) 모델을 훈련시키거나 교차 검증합니다.

If you want to keep on working with images, definitely check out DataCamp's scikit-learn tutorial, which tackles the MNIST dataset with the help of PCA, K-Means and Support Vector Machines(SVMs).
이미지 작업을 계속하고 싶다면 PCA, K-Means 및 지원 벡터 머신 (SVM)의 도움으로 MNIST 데이터 집합을 다루는 DataCamp의 scikit-learn 자습서를 확인하십시오.

For example, assume that there are m support vectors and three predictors, one of which is a categorical variable with three levels.
예를 들어, m 개의 서포트 벡터와 세 개의 예측 변수가 있고, 그중 하나가 세 개의 수준을 갖는 categorical형 변수라고 가정해 보겠습니다.

You can perform automated training to search for the best classification model type, including decision trees, discriminant analysis, support vector machines, logistic regression, nearest neighbors, and ensemble classification.
자동화된 훈련을 수행하여 결정 트리, 판별분석, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀, 최근접이웃, 앙상블 분류 등 최적의 분류 모델 유형을 검색할 수 있습니다.

If you expect many fewer support vectors than observations in the training set, then you can significantly speed up convergence by shrinking the active set using the name-value pair argument'ShrinkagePeriod'.
훈련 세트에서 서포트 벡터의 개수가 관측값보다 훨씬 적을 거라 예상되는 경우, 이름-값 쌍의 인수 'ShrinkagePeriod' 를 사용하여 활성 세트를 축소함으로써 수렴되는 속도를 상당히 높일 수 있습니다.

In this paper, we present our results from integrating the self-organizing map(SOM) and the support vector machine(SVM) for the analysis of the various functions of zebrafish genes based on their expression.
이 논문에서 선물이 조직화 지도 (SOM)와 그들의 식에 따른 zebrafish 유전자의 다양 한 기능 분석을 위한 지원 벡터 기계 (SVM)을 통합 하는에서 결과.