Ako závisí klasifikácia množiny prvkov v SVM od znamienka rozhodovacej funkcie (text{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Podporné vektorové stroje (SVM) sú výkonný algoritmus učenia pod dohľadom, ktorý sa používa na klasifikačné a regresné úlohy. Primárnym cieľom SVM je nájsť optimálnu nadrovinu, ktorá najlepšie oddeľuje dátové body rôznych tried vo vysokorozmernom priestore. Klasifikácia súboru funkcií v SVM je hlboko spojená s rozhodnutím
- vyšlo v Umelá inteligencia, Strojové učenie EITC/AI/MLP s Pythonom, Podpora vektorového stroja, Podporujte optimalizáciu vektorových strojov, Preskúmanie skúšky
Aký vzorec sa používa v metóde „predpovedať“ na výpočet klasifikácie pre každý údajový bod?
Na určenie klasifikácie pre každý údajový bod sa používa metóda „predpovedať“ v kontexte podporných vektorových strojov (SVM). Aby sme pochopili vzorec použitý v tejto metóde, musíme najprv pochopiť základné princípy SVM a ich rozhodovacie hranice. SVM sú výkonnou triedou algoritmov učenia pod dohľadom, ktoré môžu byť
Ako SVM určí polohu nového bodu vzhľadom na hranicu rozhodnutia?
Support Vector Machines (SVM) sú populárnym algoritmom strojového učenia, ktorý sa používa na klasifikačné a regresné úlohy. SVM sú obzvlášť účinné pri práci s vysokorozmernými údajmi a dokážu zvládnuť lineárne aj nelineárne hranice rozhodovania. V tejto odpovedi sa zameriame na to, ako SVM určuje polohu nového bodu vzhľadom na hranicu rozhodnutia.
Ako SVM klasifikuje nové body po zaškolení?
Podporné vektorové stroje (SVM) sú modely učenia pod dohľadom, ktoré možno použiť na klasifikačné a regresné úlohy. V kontexte klasifikácie je cieľom SVM nájsť nadrovinu, ktorá oddeľuje rôzne triedy údajových bodov. Po naučení sa SVM dajú použiť na klasifikáciu nových bodov určením, na ktorú stranu nadroviny padajú.