Πώς εξαρτάται η ταξινόμηση ενός συνόλου χαρακτηριστικών στο SVM από το πρόσημο της συνάρτησης απόφασης (text{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b));
Οι Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης (SVM) είναι ένας ισχυρός αλγόριθμος εποπτευόμενης μάθησης που χρησιμοποιείται για εργασίες ταξινόμησης και παλινδρόμησης. Ο πρωταρχικός στόχος ενός SVM είναι να βρει το βέλτιστο υπερεπίπεδο που διαχωρίζει καλύτερα τα σημεία δεδομένων διαφορετικών κλάσεων σε ένα χώρο υψηλών διαστάσεων. Η ταξινόμηση ενός συνόλου χαρακτηριστικών στο SVM είναι βαθιά συνδεδεμένη με την απόφαση
Ποιος είναι ο τύπος που χρησιμοποιείται στη μέθοδο «πρόβλεψη» για τον υπολογισμό της ταξινόμησης για κάθε σημείο δεδομένων;
Η μέθοδος «πρόβλεψη» στο πλαίσιο των Μηχανών Διανυσμάτων Υποστήριξης (SVM) χρησιμοποιείται για τον προσδιορισμό της ταξινόμησης για κάθε σημείο δεδομένων. Για να κατανοήσουμε τον τύπο που χρησιμοποιείται σε αυτή τη μέθοδο, πρέπει πρώτα να κατανοήσουμε τις βασικές αρχές των SVM και τα όρια απόφασής τους. Τα SVM είναι μια ισχυρή κατηγορία εποπτευόμενων αλγορίθμων μάθησης που μπορεί να είναι
Πώς καθορίζει το SVM τη θέση ενός νέου σημείου σε σχέση με το όριο απόφασης;
Το Support Vector Machines (SVM) είναι ένας δημοφιλής αλγόριθμος μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιείται για εργασίες ταξινόμησης και παλινδρόμησης. Τα SVM είναι ιδιαίτερα αποτελεσματικά όταν ασχολούνται με δεδομένα υψηλών διαστάσεων και μπορούν να χειριστούν τόσο γραμμικά όσο και μη γραμμικά όρια απόφασης. Σε αυτή την απάντηση, θα εστιάσουμε στο πώς το SVM καθορίζει τη θέση ενός νέου σημείου σε σχέση με το όριο απόφασης.
Πώς ταξινομεί το SVM τα νέα σημεία μετά την εκπαίδευση;
Οι Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης (SVM) είναι εποπτευόμενα μοντέλα εκμάθησης που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για εργασίες ταξινόμησης και παλινδρόμησης. Στο πλαίσιο της ταξινόμησης, τα SVM στοχεύουν να βρουν ένα υπερεπίπεδο που διαχωρίζει διαφορετικές κατηγορίες σημείων δεδομένων. Μόλις εκπαιδευτούν, τα SVM μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ταξινόμηση νέων σημείων, προσδιορίζοντας σε ποια πλευρά του υπερεπίπεδου πέφτουν.