Com funciona SVM a Matlab?
Com funciona SVM a Matlab?

Vídeo: Com funciona SVM a Matlab?

Vídeo: Com funciona SVM a Matlab?
Vídeo: ¿Cómo funciona SVM? 2024, Maig
Anonim

Vostè llauna utilitzar a màquina vectorial de suport ( SVM ) quan les vostres dades tenen exactament dues classes. An SVM classifica les dades trobant el millor hiperpla que separa tots els punts de dades d'una classe dels de l'altra classe. El millor hiperplà per a un SVM significa el que té el marge més gran entre les dues classes.

A més, què és SVM Matlab?

Una màquina vectorial de suport ( SVM ) és un algorisme d'aprenentatge supervisat que es pot utilitzar per a la classificació binària o la regressió. Resoldre un problema d'optimització quadràtica per ajustar un hiperpla òptim per classificar les característiques transformades en dues classes.

com prediu SVM? Màquines vectorials de suport ( SVM ) - Una visió general. L'aprenentatge automàtic implica predir i classificació de dades i a fer per tant, utilitzem diversos algorismes d'aprenentatge automàtic segons el conjunt de dades. La idea de SVM és senzill: l'algorisme crea una línia o un hiperpla que separa les dades en classes.

Respecte a això, com funciona un SVM?

SVM funciona mitjançant l'assignació de dades a un espai de característiques d'alta dimensió de manera que els punts de dades es puguin categoritzar, fins i tot quan les dades no siguin separables linealment. Es troba un separador entre les categories, després les dades es transformen de manera que el separador es pugui dibuixar com un hiperpla.

Què és la puntuació a SVM?

Puntuació SVM Funció Una màquina vectorial de suport entrenada té un puntuant funció que calcula a puntuació per a una nova entrada. Una màquina de vectors de suport és un classificador binari (de dues classes); si la sortida del puntuant La funció és negativa, llavors l'entrada es classifica com a pertanyent a la classe y = -1.

Recomanat: