Paano gumagana ang SVM sa Matlab?

2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54

Ikaw pwede gumamit ng a suportahan ang vector machine ( SVM ) kapag ang iyong data ay may eksaktong dalawang klase. An SVM inuri ang data sa pamamagitan ng paghahanap ng pinakamahusay na hyperplane na naghihiwalay sa lahat ng mga punto ng data ng isang klase mula sa mga nasa kabilang klase. Ang pinakamahusay na hyperplane para sa isang SVM nangangahulugang ang may pinakamalaking margin sa pagitan ng dalawang klase.

Bukod, ano ang SVM Matlab?

Isang support vector machine ( SVM ) ay isang pinangangasiwaang algorithm sa pag-aaral na maaaring gamitin para sa binary classification o regression. Lutasin ang isang parisukat na problema sa pag-optimize upang magkasya sa isang pinakamainam na hyperplane upang maiuri ang binagong mga tampok sa dalawang klase.

paano hinuhulaan ng SVM? Suportahan ang Vector Machines( SVM ) - Isang Pangkalahatang-ideya. Kasama sa machine learning nanghuhula at pag-uuri ng datos at sa gawin kaya gumagamit kami ng iba't ibang machine learning algorithm ayon sa dataset. Ang ideya ng SVM ay simple: Ang algorithm ay lumilikha ng isang linya o isang hyperplane na naghihiwalay sa data sa mga klase.

Tungkol dito, paano gumagana ang isang SVM?

Gumagana ang SVM sa pamamagitan ng pagmamapa ng data sa isang high-dimensional na feature space upang ang mga punto ng data ay maaaring ikategorya, kahit na ang data ay hindi linearly separable. Ang isang separator sa pagitan ng mga kategorya ay matatagpuan, pagkatapos ay ang data ay binago sa paraang ang separator ay maaaring iguhit bilang isang hyperplane.

Ano ang score sa SVM?

Pagmamarka ng SVM Function Ang isang sinanay na Support Vector Machine ay may isang pagmamarka function na nagko-compute a puntos para sa isang bagong input. Ang Support Vector Machine ay isang binary (dalawang klase) classifier; kung ang output ng pagmamarka Ang function ay negatibo at ang input ay inuri bilang kabilang sa klase y = -1.