Comment fonctionne SVM dans Matlab ?
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Vidéo: Comment fonctionne SVM dans Matlab ?

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Vidéo: Comprendre le Machine Learning: Les SVM 2024, Novembre
Anonim

Tu pouvez utiliser un machine à vecteur de soutien ( SVM ) lorsque vos données ont exactement deux classes. Un SVM classe les données en trouvant le meilleur hyperplan qui sépare tous les points de données d'une classe de ceux de l'autre classe. Le meilleur hyperplan pour un SVM signifie celui avec la plus grande marge entre les deux classes.

D'ailleurs, qu'est-ce que SVM Matlab ?

Une machine à vecteurs de support ( SVM ) est un algorithme d'apprentissage supervisé qui peut être utilisé pour la classification binaire ou la régression. Résoudre un problème d'optimisation quadratique pour ajuster un hyperplan optimal pour classer les entités transformées en deux classes.

comment SVM prédit-il ? Machines vectorielles de soutien ( SVM ) - Un aperçu. L'apprentissage automatique implique prédire et classer les données et faire nous utilisons donc divers algorithmes d'apprentissage automatique en fonction de l'ensemble de données. L'idée de SVM est simple: l'algorithme crée une ligne ou un hyperplan qui sépare les données en classes.

A ce propos, comment fonctionne un SVM ?

SVM fonctionne en mappant les données sur un espace de caractéristiques de grande dimension afin que les points de données puissent être catégorisés, même lorsque les données ne sont pas autrement linéairement séparables. Un séparateur entre les catégories est trouvé, puis les données sont transformées de manière à ce que le séparateur puisse être dessiné comme un hyperplan.

Qu'est-ce que le score dans SVM ?

Score SVM Fonction Une machine à vecteurs de support entraînée a un notation fonction qui calcule un But pour une nouvelle entrée. Une machine à vecteurs de support est un classificateur binaire (deux classes); si la sortie du notation fonction est négative, alors l'entrée est classée comme appartenant à la classe y = -1.

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