Hogyan működik az SVM a Matlabban?

2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48

te tud használj támogatás vektor gép ( SVM ), amikor az adatok pontosan két osztályúak. An SVM osztályozza az adatokat úgy, hogy megtalálja a legjobb hipersíkot, amely elválasztja az egyik osztály összes adatpontját a másik osztály adatpontjaitól. A legjobb hipersík egy SVM azt jelenti, amelyik a legnagyobb különbséggel rendelkezik a két osztály között.

Különben is, mi az SVM Matlab?

Egy támogató vektor gép ( SVM ) egy felügyelt tanulási algoritmus, amely bináris osztályozáshoz vagy regresszióhoz használható. Oldjon meg egy négyzetes optimalizálási feladatot, hogy egy optimális hipersíkra illessze a transzformált jellemzőket két osztályba.

hogyan jósol az SVM? Támogatja a vektoros gépeket ( SVM ) – Áttekintés. A gépi tanulás magában foglalja jósolni és az adatok osztályozása és a csináld így az adatkészletnek megfelelően különféle gépi tanulási algoritmusokat alkalmazunk. Az ötlet a SVM egyszerű: Az algoritmus létrehoz egy vonalat vagy egy hipersíkot, amely az adatokat osztályokra osztja.

Ezzel kapcsolatban hogyan működik az SVM?

Az SVM működik az adatok leképezésével egy nagy dimenziós jellemzőtérbe, hogy az adatpontok kategorizálhatók legyenek, még akkor is, ha az adatok egyébként nem különíthetők el lineárisan. Találunk egy elválasztót a kategóriák között, majd az adatokat úgy alakítjuk át, hogy az elválasztót hipersíkként lehessen megrajzolni.

Mi a pontszám az SVM-ben?

SVM pontozás Funkció Egy képzett támogatási vektor gép rendelkezik a pontozás függvény, amely kiszámítja a pontszám új bemenethez. A Support Vector Machine egy bináris (két osztályú) osztályozó; ha a kimenet a pontozás függvény negatív, akkor a bemenet az y = -1 osztályba tartozik.