Video: Wie funktioniert SVM in Matlab?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Du kann benutze einen Unterstützungsvektormaschine ( SVM ), wenn Ihre Daten genau zwei Klassen haben. Ein SVM klassifiziert Daten, indem es die beste Hyperebene findet, die alle Datenpunkte einer Klasse von denen der anderen Klasse trennt. Die beste Hyperebene für ein SVM bedeutet diejenige mit der größten Spanne zwischen den beiden Klassen.
Außerdem, was ist SVM Matlab?
Eine Support-Vektor-Maschine ( SVM ) ist ein überwachter Lernalgorithmus, der für binäre Klassifikation oder Regression verwendet werden kann. Lösen Sie ein quadratisches Optimierungsproblem, um eine optimale Hyperebene anzupassen, um die transformierten Features in zwei Klassen zu klassifizieren.
Wie sagt SVM voraus? Support-Vektor-Maschinen( SVM ) - Ein Überblick. Maschinelles Lernen beinhaltet vorhersagen und Klassifizieren von Daten und tun Daher verwenden wir je nach Datensatz verschiedene maschinelle Lernalgorithmen. Die Idee von SVM ist einfach: Der Algorithmus erzeugt eine Linie oder eine Hyperebene, die die Daten in Klassen einteilt.
Wie funktioniert diesbezüglich eine SVM?
SVM funktioniert durch Abbilden von Daten in einen hochdimensionalen Merkmalsraum, so dass Datenpunkte kategorisiert werden können, selbst wenn die Daten ansonsten nicht linear trennbar sind. Ein Trennzeichen zwischen den Kategorien wird gefunden, dann werden die Daten so transformiert, dass das Trennzeichen als Hyperebene gezeichnet werden könnte.
Was ist die Punktzahl in SVM?
SVM-Bewertung Funktion Eine ausgebildete Support Vector Machine hat eine Wertung Funktion, die a. berechnet Spielstand für eine neue Eingabe. Eine Support Vector Machine ist ein binärer (zwei Klassen) Klassifikator; wenn die Ausgabe von Wertung Funktion negativ ist, wird die Eingabe der Klasse y = -1 zugeordnet.
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