Kuidas SVM Matlabis töötab?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:46

Sina saab kasuta tugivektori masin ( SVM ), kui teie andmetel on täpselt kaks klassi. An SVM klassifitseerib andmed, leides parima hüpertasandi, mis eraldab kõik ühe klassi andmepunktid teise klassi andmepunktidest. Parim hüperlennuk an SVM tähendab seda, millel on kahe klassi vahel suurim varu.

Pealegi, mis on SVM Matlab?

tugivektori masin ( SVM ) on juhendatud õppealgoritm, mida saab kasutada binaarseks klassifitseerimiseks või regressiooniks. Lahendage ruutliku optimeerimise ülesanne, et sobitada optimaalne hüpertasand, et klassifitseerida teisendatud omadused kahte klassi.

kuidas SVM ennustab? Toetage vektormasinaid ( SVM ) – ülevaade. Masinõpe hõlmab ennustamine ja andmete klassifitseerimine ja teha seega kasutame vastavalt andmekogumile erinevaid masinõppe algoritme. Mõte sellest SVM on lihtne: algoritm loob joone või hüpertasandi, mis eraldab andmed klassidesse.

Kuidas SVM sellega seoses töötab?

SVM töötab kaardistades andmed suuremõõtmelisse funktsiooniruumi, nii et andmepunkte saab kategoriseerida isegi siis, kui andmed pole muidu lineaarselt eraldatavad. Leitakse kategooriate vahel eraldaja, seejärel teisendatakse andmed selliselt, et eraldaja saaks joonistada hüpertasandina.

Mis on skoor SVM-is?

SVM-i punktiarvestus Funktsioon Koolitatud tugivektori masinal on a skoorimine funktsioon, mis arvutab a skoor uue sisendi jaoks. Support Vector Machine on binaarne (kahe klassi) klassifikaator; kui väljund skoorimine funktsioon on negatiivne, siis klassifitseeritakse sisend klassi y = -1 kuuluvaks.