Успех морской отрасли, сложного и важного сектора мировой экономики, во многом зависит от характеристик судов. Расход топлива, скорость и время простоя должны быть уменьшены, увеличены и оптимизированы для судовладельцев. Здесь на помощь приходит машинное обучение: анализируя данные с датчиков и других источников, алгоритмы машинного обучения могут выявлять тенденции и давать прогнозы, помогающие оптимизировать работу судна. В этой статье мы рассмотрим потенциальные применения машинного..

Прежде чем мы приступим к делу, я хочу немного рассказать вам о регрессии опорных векторов (SVR). Этот алгоритм может дать гибкость для указания того, сколько ошибок может быть принято для модели и найти, какая строка соответствует данным. Это выглядит иначе для общего алгоритма наименьших квадратов, основная функция SVR хороша для минимизации коэффициента, особенно коэффициента вектора l2-нормы. Хорошо, ребята, в этом разделе мы сразу же практикуем простой пример регрессии опорных..