Hur fungerar SVM i Matlab?
Hur fungerar SVM i Matlab?

Video: Hur fungerar SVM i Matlab?

Video: Hur fungerar SVM i Matlab?
Video: How a diesel engine works 2024, November
Anonim

Du burk använda en stöd vektor maskin ( SVM ) när din data har exakt två klasser. Ett SVM klassificerar data genom att hitta det bästa hyperplanet som skiljer alla datapunkter i en klass från de i den andra klassen. Det bästa hyperplanet för en SVM betyder den med störst marginal mellan de två klasserna.

Dessutom, vad är SVM Matlab?

En stödvektormaskin ( SVM ) är en övervakad inlärningsalgoritm som kan användas för binär klassificering eller regression. Lös ett kvadratiskt optimeringsproblem för att passa ett optimalt hyperplan för att klassificera de transformerade funktionerna i två klasser.

hur förutspår SVM? Stöd vektormaskiner( SVM ) - En översikt. Maskininlärning innebär förutsäga och klassificering av data och till do så vi använder olika maskininlärningsalgoritmer enligt datamängden. Idéen av SVM är enkel: Algoritmen skapar en linje eller ett hyperplan som separerar data i klasser.

Angående detta, hur fungerar en SVM?

SVM fungerar genom att mappa data till ett högdimensionellt funktionsutrymme så att datapunkter kan kategoriseras, även när data inte annars är linjärt separerbara. En separator mellan kategorierna hittas, sedan transformeras data på ett sådant sätt att separatorn kan ritas som ett hyperplan.

Vad är poäng i SVM?

SVM Poängsättning Funktion En utbildad Support Vector Machine har en poäng funktion som beräknar en Göra för en ny ingång. En Support Vector Machine är en binär (två klass) klassificerare; om utgången av poäng funktionen är negativ så klassificeras ingången som tillhörande klass y = -1.

Rekommenderad: