Ha, SVMni noldan amalga oshirish uchun quyidagilar kerak: 1. Ma'lumotlar tayyorlash: Ma'lumotni yig'ish va oldindan ishlash, shu jumladan tozalash, normallashtirish, xususiyatlarni tanlash va o'qitish va sinov to'plamlariga bo'lish. 2. Xususiyatlarni ifoda etish: Ma'lumotlar to'plamidagi har bir holatni xususiyatlarning vektorlari sifatida namoyish etish, ya'ni qo'lda ishlab chiqish yoki avtomatik xususiyatlarni ajratib olish usullaridan foydalanish. 3. Modelni o'qitish: SVM o'rganish algoritmini, masalan, ketma-ket minimal optimallashtirish (SMO) yoki stokastik gradyanli tushish (SGD) algoritmini amalga oshirish, ikkita sinfni maksimal chegara bilan ajratib turadigan qaror chegarasini o'rganish uchun. 4. Modelni sinovdan o'tkazish: O
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence