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, Novembar
Anonim

Vi mogu koristiti a pomoćni vektor mašina ( SVM ) kada vaši podaci imaju tačno dvije klase. An SVM klasifikuje podatke pronalaženjem najbolje hiperravne koja razdvaja sve tačke podataka jedne klase od onih druge klase. Najbolji hiperplan za jednog SVM znači onaj sa najvećom marginom između dvije klase.

Osim toga, šta je SVM Matlab?

Mašina vektora 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 klasifikaciju transformiranih karakteristika u dvije klase.

kako SVM predviđa? Podrška vektorskim mašinama ( SVM ) - Pregled. Mašinsko učenje uključuje predviđanje i klasifikaciju podataka i da uradi tako da koristimo različite algoritme mašinskog učenja prema skupu podataka. Ideja o SVM je jednostavan: algoritam kreira liniju ili hiperravninu koja razdvaja podatke u klase.

Što se toga tiče, kako funkcioniše SVM?

SVM radi mapiranjem podataka u visokodimenzionalni prostor obilježja tako da se točke podataka mogu kategorizirati, čak i kada podaci inače nisu linearno odvojivi. Pronađe se separator između kategorija, a zatim se podaci transformišu na način da se separator može nacrtati kao hiperravan.

Šta je rezultat u SVM-u?

SVM bodovanje Funkcija Obučena mašina za vektorsku podršku ima a bodovanje funkcija koja izračunava a rezultat za novi unos. Mašina za vektor podrške je binarni (dvoklasni) klasifikator; ako je izlaz bodovanje funkcija je negativna onda je ulaz klasifikovan kao pripadajući klasi y = -1.

Preporučuje se: