Kako SVM deluje v Matlabu?
Kako SVM deluje v Matlabu?

Video: Kako SVM deluje v Matlabu?

Video: Kako SVM deluje v Matlabu?
Video: How do I select features for Machine Learning? 2024, November
Anonim

ti lahko uporabi podporni vektorski stroj ( SVM ), ko imajo vaši podatki natanko dva razreda. An SVM razvršča podatke tako, da poišče najboljšo hiperravnino, ki loči vse podatkovne točke enega razreda od tistih v drugem razredu. Najboljše hiperplano za SVM pomeni tistega z največjo razliko med obema razredoma.

Poleg tega, kaj je SVM Matlab?

Podporni vektorski stroj ( SVM ) je algoritem za nadzorovano učenje, ki se lahko uporablja za binarno klasifikacijo ali regresijo. Rešite kvadratni optimizacijski problem, da se prilagodi optimalni hiperravnini za razvrstitev transformiranih lastnosti v dva razreda.

kako SVM napoveduje? Podporni vektorski stroji ( SVM ) - Pregled. Strojno učenje vključuje napovedovanje in razvrščanje podatkov ter do narediti zato uporabljamo različne algoritme strojnega učenja glede na nabor podatkov. Ideja o SVM je preprost: algoritem ustvari črto ali hiperravnino, ki loči podatke v razrede.

V zvezi s tem, kako deluje SVM?

SVM deluje s preslikavo podatkov v prostor z visokodimenzionalnimi značilnostmi, tako da je mogoče podatkovne točke kategorizirati, tudi če podatki sicer niso linearno ločljivi. Najde se ločilo med kategorijami, nato pa se podatki preoblikujejo tako, da se lahko ločilo nariše kot hiperravnina.

Kaj je rezultat v SVM?

SVM točkovanje Funkcija Usposobljena podporna vektorska naprava ima a točkovanje funkcija, ki izračuna a rezultat za nov vnos. Podporni vektorski stroj je binarni (dvorazredni) klasifikator; če je izhod točkovanje funkcija negativna, potem je vhod razvrščen kot pripadajoči razredu y = -1.

Priporočena: