Hoe hang die klassifikasie van 'n kenmerkstel in SVM af van die teken van die besluitfunksie (teks{teken}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Ondersteuningsvektormasjiene (SVM's) is 'n kragtige leeralgoritme wat onder toesig gebruik word vir klassifikasie- en regressietake. Die primêre doel van 'n SVM is om die optimale hipervlak te vind wat die datapunte van verskillende klasse in 'n hoë-dimensionele ruimte die beste skei. Die klassifikasie van 'n kenmerkstel in SVM is diep gekoppel aan die besluit
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/MLP masjienleer met Python, Ondersteuning vektormasjien, Ondersteun optimalisering van vektormasjiene, Eksamen hersiening
Wat is die formule wat in die 'voorspel'-metode gebruik word om die klassifikasie vir elke datapunt te bereken?
Die 'voorspel'-metode in die konteks van Support Vector Machines (SVM's) word gebruik om die klassifikasie vir elke datapunt te bepaal. Om die formule wat in hierdie metode gebruik word te verstaan, moet ons eers die onderliggende beginsels van SVM's en hul besluitgrense begryp. SVM's is 'n kragtige klas leeralgoritmes wat onder toesig kan wees
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/MLP masjienleer met Python, Ondersteuning vektormasjien, Die skep van 'n SVM van nuuts af, Eksamen hersiening
Hoe bepaal SVM die posisie van 'n nuwe punt relatief tot die besluitgrens?
Ondersteuningsvektormasjiene (SVM) is 'n gewilde masjienleeralgoritme wat vir klassifikasie- en regressietake gebruik word. SVM's is veral effektief wanneer hulle met hoë-dimensionele data handel en kan beide lineêre en nie-lineêre besluitgrense hanteer. In hierdie antwoord sal ons fokus op hoe SVM die posisie van 'n nuwe punt relatief tot die besluitgrens bepaal.
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/MLP masjienleer met Python, Ondersteuning vektormasjien, Ondersteun vektore-bewering, Eksamen hersiening
Hoe klassifiseer SVM nuwe punte nadat hulle opgelei is?
Ondersteuningsvektormasjiene (SVM's) is leermodelle onder toesig wat vir klassifikasie- en regressietake gebruik kan word. In die konteks van klassifikasie poog SVM'e om 'n hipervlak te vind wat verskillende klasse datapunte skei. Sodra dit opgelei is, kan SVM's gebruik word om nuwe punte te klassifiseer deur te bepaal aan watter kant van die hipervlak hulle val.