Vídeo: Como o SVM funciona no Matlab?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
Vocês posso use um máquina de vetor de suporte ( SVM ) quando seus dados têm exatamente duas classes. Um SVM classifica os dados encontrando o melhor hiperplano que separa todos os pontos de dados de uma classe daqueles da outra classe. O melhor hiperplano para um SVM significa aquele com a maior margem entre as duas classes.
Além disso, o que é SVM Matlab?
Uma máquina de vetores de suporte ( SVM ) é um algoritmo de aprendizado supervisionado que pode ser usado para classificação binária ou regressão. Resolva um problema de otimização quadrática para ajustar um hiperplano ideal para classificar os recursos transformados em duas classes.
como o SVM prevê? Máquinas de vetor de suporte ( SVM ) - Uma visão geral. O aprendizado de máquina envolve prevendo e classificação de dados e para Faz por isso, empregamos vários algoritmos de aprendizado de máquina de acordo com o conjunto de dados. A ideia de SVM é simples: o algoritmo cria uma linha ou um hiperplano que separa os dados em classes.
A respeito disso, como funciona um SVM?
SVM funciona mapeando dados para um espaço de recurso de alta dimensão para que os pontos de dados possam ser categorizados, mesmo quando os dados não são linearmente separáveis. Um separador entre as categorias é encontrado, então os dados são transformados de tal forma que o separador pode ser desenhado como um hiperplano.
O que é pontuação no SVM?
Pontuação SVM Função Uma máquina de vetores de suporte treinada tem um pontuação função que calcula um pontuação para uma nova entrada. Uma Support Vector Machine é um classificador binário (duas classes); se a saída do pontuação função é negativa, então a entrada é classificada como pertencente à classe y = -1.
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