Kā SVM darbojas programmā Matlab?
Kā SVM darbojas programmā Matlab?

Video: Kā SVM darbojas programmā Matlab?

Video: Kā SVM darbojas programmā Matlab?
Video: «Ну-ка, все вместе!» | Детский выпуск. Сезон 2 | All Together Now 2024, Novembris
Anonim

Tu var lieto atbalsta vektora mašīna ( SVM ), ja jūsu datiem ir tieši divas klases. An SVM klasificē datus, atrodot labāko hiperplakni, kas atdala visus vienas klases datu punktus no otras klases datu punktiem. Labākā hiperplāna priekš SVM nozīmē to, kam ir lielākā starpība starp abām klasēm.

Turklāt, kas ir SVM Matlab?

Atbalsta vektora mašīna ( SVM ) ir uzraudzīts mācīšanās algoritms, ko var izmantot binārajai klasifikācijai vai regresijai. Atrisiniet kvadrātiskās optimizācijas problēmu, lai pielāgotu optimālu hiperplakni un klasificētu pārveidotos objektus divās klasēs.

kā SVM prognozē? Atbalsta vektora mašīnas ( SVM ) - Pārskats. Mašīnmācība ietver prognozējot un klasificējot datus un uz darīt tāpēc mēs izmantojam dažādus mašīnmācīšanās algoritmus atbilstoši datu kopai. Ideja par SVM ir vienkāršs: algoritms izveido līniju vai hiperplakni, kas sadala datus klasēs.

Saistībā ar to, kā darbojas SVM?

SVM darbojas kartējot datus augstas dimensijas objektu telpā, lai datu punktus varētu iedalīt kategorijās, pat ja dati nav citādi lineāri atdalāmi. Tiek atrasts atdalītājs starp kategorijām, pēc tam dati tiek pārveidoti tā, lai atdalītāju varētu uzzīmēt kā hiperplakni.

Kas ir rezultāts SVM?

SVM vērtēšana Funkcija Apmācītai atbalsta vektora mašīnai ir a punktu gūšana funkcija, kas aprēķina a rezultāts jaunai ievadei. Atbalsta vektora mašīna ir binārs (divu klašu) klasifikators; ja izlaide punktu gūšana funkcija ir negatīva, tad ievade tiek klasificēta kā piederīga klasei y = -1.

Ieteicams: