Jak działa SVM w Matlabie?
Jak działa SVM w Matlabie?

Wideo: Jak działa SVM w Matlabie?

Wideo: Jak działa SVM w Matlabie?
Wideo: Tutorial on Support Vector Machines and using them in MATLAB 2024, Listopad
Anonim

Ty Móc użyć maszyna wektorów nośnych ( SVM ), gdy Twoje dane mają dokładnie dwie klasy. jakiś SVM klasyfikuje dane, znajdując najlepszą hiperpłaszczyznę, która oddziela wszystkie punkty danych jednej klasy od punktów drugiej klasy. Najlepszy hiperplan dla an SVM oznacza tę, która ma największą marżę między dwiema klasami.

Poza tym, czym jest SVM Matlab?

Maszyna wektorów nośnych ( SVM ) to nadzorowany algorytm uczenia się, którego można używać do klasyfikacji binarnej lub regresji. Rozwiąż problem optymalizacji kwadratowej, aby dopasować optymalną hiperpłaszczyznę do klasyfikacji przekształconych elementów na dwie klasy.

jak przewiduje SVM? Wspieraj maszyny wektorowe ( SVM ) - Przegląd. Uczenie maszynowe obejmuje przewidywanie i klasyfikowania danych oraz do robić więc stosujemy różne algorytmy uczenia maszynowego zgodnie z zestawem danych. Pomysł SVM jest proste: Algorytm tworzy linię lub hiperpłaszczyznę, która dzieli dane na klasy.

W związku z tym, jak działa SVM?

SVM działa poprzez mapowanie danych do wielowymiarowej przestrzeni cech, tak aby punkty danych mogły być kategoryzowane, nawet jeśli dane nie są w inny sposób liniowo oddzielone. Znajduje się separator pomiędzy kategoriami, a następnie dane są przekształcane w taki sposób, aby separator mógł być narysowany jako hiperpłaszczyzna.

Co to jest wynik w SVM?

Punktacja SVM Funkcja Przeszkolona maszyna wektorów nośnych ma punktacja funkcja obliczająca a wynik dla nowego wejścia. Support Vector Machine to binarny (dwuklasowy) klasyfikator; jeśli wyjście punktacja funkcja jest ujemna to wejście jest klasyfikowane jako należące do klasy y = -1.

Zalecana: