Miten SVM toimii Matlabissa?
Miten SVM toimii Matlabissa?

Video: Miten SVM toimii Matlabissa?

Video: Miten SVM toimii Matlabissa?
Video: YAPAY SİNİR AĞLARI ALGORİTMASI | SCIKIT LEARN UYGULAMALARI | PYTHON MAKİNE ÖĞRENMESİ DERSLERİ 2024, Marraskuu
Anonim

Sinä voi Käytä tuki vektorikonetta ( SVM ), kun tiedoillasi on täsmälleen kaksi luokkaa. An SVM luokittelee tiedot etsimällä parhaan hypertason, joka erottaa kaikki yhden luokan datapisteet toisen luokan datapisteistä. Paras hypertaso SVM tarkoittaa sitä, jolla on suurin marginaali näiden kahden luokan välillä.

Sitä paitsi, mikä on SVM Matlab?

Tukivektorikone ( SVM ) on valvottu oppimisalgoritmi, jota voidaan käyttää binääriluokitukseen tai regressioon. Ratkaise neliöllinen optimointitehtävä sovittamaan optimaalinen hypertaso ja luokittele muunnetut ominaisuudet kahteen luokkaan.

miten SVM ennustaa? Tuki vektorikoneita ( SVM ) - Yleiskatsaus. Koneoppiminen sisältää ennustaa ja tietojen luokittelu ja tehdä joten käytämme erilaisia koneoppimisalgoritmeja tietojoukon mukaan. Ajatus SVM on yksinkertainen: Algoritmi luo suoran tai hypertason, joka jakaa tiedot luokkiin.

Miten SVM toimii tässä suhteessa?

SVM toimii kartoittamalla tiedot korkeadimensionaaliseen ominaisuusavaruuteen niin, että datapisteet voidaan luokitella, vaikka tiedot eivät muuten olisi lineaarisesti erotettavissa. Luokkien välille löydetään erotin, jonka jälkeen tiedot muunnetaan siten, että erotin voidaan piirtää hypertasona.

Mikä on pisteet SVM:ssä?

SVM-pisteytys Toiminto Koulutetussa tukivektorikoneessa on a pisteytystä funktio, joka laskee a pisteet uutta tuloa varten. Tukivektorikone on binäärinen (kaksiluokkainen) luokitin; jos tuotos pisteytystä funktio on negatiivinen, syöte luokitellaan luokkaan y = -1.

Suositeltava: