Hvordan fungerer SVM i Matlab?

2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45

Du kan brug en understøtte vektor maskine ( SVM ), når dine data har præcis to klasser. An SVM klassificerer data ved at finde det bedste hyperplan, der adskiller alle datapunkter i en klasse fra dem i den anden klasse. Det bedste hyperplan for en SVM betyder den med den største margin mellem de to klasser.

Desuden, hvad er SVM Matlab?

En støtte vektor maskine ( SVM ) er en overvåget læringsalgoritme, der kan bruges til binær klassificering eller regression. Løs et kvadratisk optimeringsproblem for at passe til et optimalt hyperplan for at klassificere de transformerede funktioner i to klasser.

hvordan forudsiger SVM? Support Vector Machines ( SVM ) - Et overblik. Machine learning involverer forudsige og klassificering af data og til gør så vi anvender forskellige maskinlæringsalgoritmer i henhold til datasættet. Ideen om SVM er enkel: Algoritmen opretter en linje eller et hyperplan, som adskiller dataene i klasser.

Hvad angår dette, hvordan fungerer en SVM?

SVM virker ved at kortlægge data til et højdimensionelt funktionsrum, så datapunkter kan kategoriseres, selv når dataene ellers ikke er lineært adskillelige. En separator mellem kategorierne findes, derefter transformeres dataene på en sådan måde, at separatoren kunne tegnes som et hyperplan.

Hvad er score i SVM?

SVM-scoring Funktion En uddannet Support Vector Machine har en scoring funktion, der beregner en score for et nyt input. En Support Vector Machine er en binær (to klasse) klassifikator; hvis udgangen af scoring funktionen er negativ, så klassificeres inputtet som tilhørende klasse y = -1.