Hoe bepaal die `voorspel`-metode in 'n SVM-implementering die klassifikasie van 'n nuwe datapunt?
Die `voorspel`-metode in 'n ondersteuningsvektormasjien (SVM) is 'n fundamentele komponent wat die model toelaat om nuwe datapunte te klassifiseer nadat dit opgelei is. Om te verstaan hoe hierdie metode werk, vereis 'n gedetailleerde ondersoek van die SVM se onderliggende beginsels, die wiskundige formulering en die implementeringsbesonderhede. Basiese beginsel van SVM-ondersteuningsvektormasjiene
Verduidelik die belangrikheid van die beperking (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) in SVM-optimering.
Die beperking is 'n fundamentele komponent in die optimaliseringsproses van Support Vector Machines (SVM's), 'n gewilde en kragtige metode op die gebied van masjienleer vir klassifikasietake. Hierdie beperking speel 'n belangrike rol om te verseker dat die SVM-model opleidingsdatapunte korrek klassifiseer terwyl die marge tussen verskillende klasse maksimeer word. Om ten volle
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/MLP masjienleer met Python, Ondersteuning vektormasjien, Ondersteun optimalisering van vektormasjiene, Eksamen hersiening
Wat is die doel van die SVM-optimeringsprobleem en hoe word dit wiskundig geformuleer?
Die doel van die Support Vector Machine (SVM)-optimeringsprobleem is om die hipervlak te vind wat 'n stel datapunte die beste in afsonderlike klasse skei. Hierdie skeiding word bereik deur die marge te maksimeer, gedefinieer as die afstand tussen die hipervlak en die naaste datapunte van elke klas, bekend as ondersteuningsvektore. Die SVM