Как работи SVM в Matlab?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43

Вие мога използвай поддържаща векторна машина ( SVM ), когато вашите данни имат точно два класа. Ан SVM класифицира данните, като намира най-добрата хиперравнина, която разделя всички точки от данни от един клас от тези от другия клас. Най-добрият хиперплан за SVM означава този с най-голям марж между двата класа.

Освен това, какво е SVM Matlab?

Машина за поддържащ вектор ( SVM ) е алгоритъм за контролирано обучение, който може да се използва за двоична класификация или регресия. Решете задача за квадратична оптимизация, за да напаснете оптимална хиперплоскост за класифициране на трансформираните характеристики в два класа.

как SVM прогнозира? Поддържащи векторни машини( SVM ) - Преглед. Машинното обучение включва предсказване и класифициране на данни и да направи така че ние използваме различни алгоритми за машинно обучение според набора от данни. Идеята на SVM е прост: Алгоритъмът създава линия или хиперравнина, която разделя данните на класове.

По отношение на това, как работи SVM?

SVM работи чрез съпоставяне на данни с високоразмерно пространство на характеристиките, така че точките от данни да могат да бъдат категоризирани, дори когато данните не са по друг начин линейно отделими. Намира се разделител между категориите, след което данните се трансформират по такъв начин, че разделителят може да бъде начертан като хиперравнина.

Какво е резултатът в SVM?

SVM точкуване Функция Обучена опорна векторна машина има a точкуване функция, която изчислява a резултат за нов вход. Машината за поддържащи вектори е двоичен (двукласов) класификатор; ако изходът на точкуване функцията е отрицателна, тогава входът се класифицира като принадлежащ към клас y = -1.