Hvordan fungerer SVM i Matlab?
Hvordan fungerer SVM i Matlab?

Video: Hvordan fungerer SVM i Matlab?

Video: Hvordan fungerer SVM i Matlab?
Video: MULTIMETER OHM SETTINGS 2024, November
Anonim

Du kan bruk en støtte vektor maskin ( SVM ) når dataene dine har nøyaktig to klasser. An SVM klassifiserer data ved å finne det beste hyperplanet som skiller alle datapunktene i en klasse fra de i den andre klassen. Det beste hyperplanet for en SVM betyr den med størst margin mellom de to klassene.

Dessuten, hva er SVM Matlab?

En støttevektormaskin ( SVM ) er en overvåket læringsalgoritme som kan brukes til binær klassifisering eller regresjon. Løs et kvadratisk optimaliseringsproblem for å passe til et optimalt hyperplan for å klassifisere de transformerte funksjonene i to klasser.

hvordan spår SVM? Støtte vektormaskiner( SVM ) - Et overblikk. Maskinlæring innebærer forutsi og klassifisering av data og til gjøre så vi bruker forskjellige maskinlæringsalgoritmer i henhold til datasettet. Ideen om SVM er enkel: Algoritmen lager en linje eller et hyperplan som skiller dataene inn i klasser.

Angående dette, hvordan fungerer en SVM?

SVM fungerer ved å kartlegge data til et høydimensjonalt funksjonsrom slik at datapunkter kan kategoriseres, selv når dataene ellers ikke er lineært separerbare. En skilletegn mellom kategoriene blir funnet, deretter transformeres dataene på en slik måte at skillelinjen kan tegnes som et hyperplan.

Hva er score i SVM?

SVM Scoring Funksjon En opplært Support Vector Machine har en scoring funksjon som beregner en score for et nytt innspill. En støttevektormaskin er en binær (to-klasse) klassifiserer; hvis utgangen av scoring funksjonen er negativ, så klassifiseres inngangen som tilhørende klasse y = -1.

Anbefalt: