Kako SVM radi u Matlabu?
Kako SVM radi u Matlabu?

Video: Kako SVM radi u Matlabu?

Video: Kako SVM radi u Matlabu?
Video: GMP – 3. Основы MATLAB Simulink 2024, Studeni
Anonim

Vas limenka koristi stroj za vektor podrške ( SVM ) kada vaši podaci imaju točno dvije klase. An SVM klasificira podatke pronalaženjem najbolje hiperravnine koja odvaja sve podatkovne točke jedne klase od onih druge klase. Najbolji hiperplan za SVM znači onaj s najvećom razlikom između dvije klase.

Osim toga, što je SVM Matlab?

Stroj za vektor podrške ( SVM ) je algoritam učenja pod nadzorom koji se može koristiti za binarnu klasifikaciju ili regresiju. Riješite kvadratni problem optimizacije kako biste uklopili optimalnu hiperravninu za klasificiranje transformiranih značajki u dvije klase.

kako SVM predviđa? Potporni vektorski strojevi ( SVM ) - Pregled. Strojno učenje uključuje predviđanje i klasificiranje podataka i to čini pa koristimo različite algoritme strojnog učenja prema skupu podataka. Ideja o SVM je jednostavan: algoritam stvara liniju ili hiperravninu koja razdvaja podatke u klase.

Što se toga tiče, kako radi SVM?

SVM radi mapiranjem podataka u prostor visokodimenzionalnih značajki tako da se podatkovne točke mogu kategorizirati, čak i kada podaci inače nisu linearno odvojivi. Pronađe se separator između kategorija, zatim se podaci transformiraju na način da se separator može nacrtati kao hiperravnina.

Što je rezultat u SVM-u?

SVM bodovanje Funkcija Obučeni stroj za vektore podrške ima a bodovanje funkcija koja izračunava a postići za novi unos. Stroj vektora podrške je binarni (dvije klase) klasifikator; ako je izlaz bodovanje funkcija negativna tada je ulaz klasificiran kao pripadajući klasi y = -1.

Preporučeni: