Si funksionon SVM në Matlab?
Si funksionon SVM në Matlab?

Video: Si funksionon SVM në Matlab?

Video: Si funksionon SVM në Matlab?
Video: Монтаж канализации своими руками. Ошибки и решения. #24 2024, Mund
Anonim

Ju mund perdor nje makinë vektoriale mbështetëse ( SVM ) kur të dhënat tuaja kanë saktësisht dy klasa. Një SVM klasifikon të dhënat duke gjetur hiperplanin më të mirë që ndan të gjitha pikat e të dhënave të një klase nga ato të klasës tjetër. Hiperplani më i mirë për një SVM nënkupton atë me diferencën më të madhe midis dy klasave.

Për më tepër, çfarë është SVM Matlab?

Një makinë vektori mbështetëse ( SVM ) është një algoritëm mësimor i mbikëqyrur që mund të përdoret për klasifikim binar ose regresion. Zgjidh një problem të optimizimit kuadratik për të përshtatur një hiperplan optimal për të klasifikuar tiparet e transformuara në dy klasa.

si parashikon SVM? Makinat mbështetëse vektoriale ( SVM ) - Një përmbledhje. Mësimi i makinerisë përfshin duke parashikuar dhe klasifikimin e të dhënave dhe për të bëj kështu që ne përdorim algoritme të ndryshme të mësimit të makinerive sipas grupit të të dhënave. Ideja e SVM është e thjeshtë: Algoritmi krijon një vijë ose një hiperplan që i ndan të dhënat në klasa.

Lidhur me këtë, si funksionon një SVM?

SVM funksionon duke hartuar të dhënat në një hapësirë të veçorive me dimensione të larta në mënyrë që pikat e të dhënave të mund të kategorizohen, edhe kur të dhënat nuk janë ndryshe të ndashme në mënyrë lineare. Gjendet një ndarës midis kategorive, pastaj të dhënat transformohen në atë mënyrë që ndarësi të mund të vizatohet si një hiperplan.

Çfarë është rezultati në SVM?

Vlerësimi SVM Funksioni Një makinë vektoriale mbështetëse e trajnuar ka një duke shënuar funksion i cili njehson a pikë për një hyrje të re. Një Machine Vector Support është një klasifikues binar (me dy klasa); nëse prodhimi i duke shënuar funksioni është negativ, atëherë hyrja klasifikohet se i përket klasës y = -1.

Recommended: