Bagaimanakah SVM berfungsi dalam Matlab?
Bagaimanakah SVM berfungsi dalam Matlab?

Video: Bagaimanakah SVM berfungsi dalam Matlab?

Video: Bagaimanakah SVM berfungsi dalam Matlab?
Video: Tutorial tentang Support Vector Machines dan penggunaannya di MATLAB 2024, November
Anonim

awak boleh gunakan a mesin vektor sokongan ( SVM ) apabila data anda mempunyai dua kelas. An SVM mengelaskan data dengan mencari hyperplane terbaik yang memisahkan semua titik data satu kelas daripada kelas yang lain. Hyperplane terbaik untuk sebuah SVM bermakna yang mempunyai margin terbesar antara dua kelas.

Selain itu, apakah itu SVM Matlab?

Mesin vektor sokongan ( SVM ) ialah algoritma pembelajaran yang diselia yang boleh digunakan untuk klasifikasi atau regresi binari. Selesaikan masalah pengoptimuman kuadratik agar sesuai dengan hyperplane optimum untuk mengklasifikasikan ciri yang diubah kepada dua kelas.

bagaimana SVM meramalkan? Sokongan Mesin Vektor( SVM ) - Gambaran keseluruhan. Pembelajaran mesin melibatkan meramal dan mengelaskan data dan kepada buat jadi kami menggunakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin mengikut set data. Idea tentang SVM adalah mudah: Algoritma mencipta garis atau hyperplane yang memisahkan data ke dalam kelas.

Mengenai ini, bagaimanakah SVM berfungsi?

SVM berfungsi dengan memetakan data ke ruang ciri berdimensi tinggi supaya titik data boleh dikategorikan, walaupun data tidak boleh dipisahkan secara linear. Pemisah antara kategori ditemui, kemudian data diubah sedemikian rupa sehingga pemisah boleh dilukis sebagai hyperplane.

Apakah skor dalam SVM?

Pemarkahan SVM Fungsi Mesin Vektor Sokongan yang terlatih mempunyai a pemarkahan fungsi yang mengira a skor untuk input baru. Mesin Vektor Sokongan ialah pengelas binari (dua kelas); jika keluaran daripada pemarkahan fungsi adalah negatif maka input dikelaskan sebagai milik kelas y = -1.

Disyorkan: