SVM ทำงานใน Matlab อย่างไร
SVM ทำงานใน Matlab อย่างไร

วีดีโอ: SVM ทำงานใน Matlab อย่างไร

วีดีโอ: SVM ทำงานใน Matlab อย่างไร
วีดีโอ: Support Vector Machine | Machine Learning 2024, อาจ
Anonim

คุณ สามารถ ใช้ สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ ( SVM ) เมื่อข้อมูลของคุณมีสองคลาสพอดี หนึ่ง SVM จำแนกข้อมูลโดยการค้นหาไฮเปอร์เพลนที่ดีที่สุดที่แยกจุดข้อมูลทั้งหมดของคลาสหนึ่งออกจากอีกคลาสหนึ่ง ไฮเปอร์เพลนที่ดีที่สุดสำหรับ an SVM หมายถึงอันที่มีระยะขอบที่ใหญ่ที่สุดระหว่างสองคลาส

นอกจากนี้ SVM Matlab คืออะไร?

เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน ( SVM ) เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่สามารถใช้สำหรับการจัดประเภทไบนารีหรือการถดถอย แก้ปัญหาการปรับให้เหมาะสมกำลังสองเพื่อให้พอดีกับไฮเปอร์เพลนที่เหมาะสมที่สุดเพื่อจำแนกคุณลักษณะที่แปลงเป็นสองคลาส

SVM ทำนายอย่างไร สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ ( SVM ) - ภาพรวม แมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับ การทำนาย และการจำแนกข้อมูลและเพื่อ ทำ ดังนั้นเราจึงใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ตามชุดข้อมูล ความคิดของ SVM ง่าย: อัลกอริธึมสร้างเส้นหรือไฮเปอร์เพลนที่แยกข้อมูลออกเป็นคลาส

เกี่ยวกับเรื่องนี้ SVM ทำงานอย่างไร

SVM ทำงาน โดยการแมปข้อมูลกับพื้นที่คุณลักษณะที่มีมิติสูงเพื่อให้สามารถจัดประเภทจุดข้อมูลได้ แม้ว่าข้อมูลจะไม่สามารถแยกออกเป็นเส้นตรงได้ พบตัวคั่นระหว่างหมวดหมู่ จากนั้นข้อมูลจะถูกแปลงในลักษณะที่ตัวคั่นสามารถวาดเป็นไฮเปอร์เพลนได้

คะแนนใน SVM คืออะไร?

การให้คะแนน SVM ฟังก์ชัน Support Vector Machine ที่ได้รับการฝึกอบรมมี a คะแนน ฟังก์ชันที่คำนวณ a คะแนน สำหรับการป้อนข้อมูลใหม่ Support Vector Machine เป็นตัวแยกประเภทไบนารี (สองชั้น) ถ้าผลลัพธ์ของ คะแนน ฟังก์ชันเป็นค่าลบ จากนั้นอินพุตจะถูกจัดอยู่ในคลาส y = -1

แนะนำ: