כיצד הסיווג של קבוצת תכונות ב-SVM תלוי בסימן של פונקציית ההחלטה (טקסט{סימן}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
מכונות וקטור תמיכה (SVMs) הן אלגוריתם למידה בפיקוח רב עוצמה המשמש למשימות סיווג ורגרסיה. המטרה העיקרית של SVM היא למצוא את המישור האופטימלי המפריד בצורה הטובה ביותר בין נקודות הנתונים של מחלקות שונות במרחב בעל ממדים גבוהים. הסיווג של קבוצת תכונות ב-SVM קשור עמוקות להחלטה
מהי הנוסחה המשמשת בשיטת 'ניבוי' לחישוב הסיווג עבור כל נקודת נתונים?
שיטת ה'ניבוי' בהקשר של Support Vector Machines (SVMs) משמשת לקביעת הסיווג עבור כל נקודת נתונים. כדי להבין את הנוסחה המשמשת בשיטה זו, עלינו להבין תחילה את העקרונות הבסיסיים של SVMs ואת גבולות ההחלטה שלהם. SVMs הם מחלקה חזקה של אלגוריתמי למידה בפיקוח שיכולים להיות
כיצד קובע SVM את מיקומה של נקודה חדשה ביחס לגבול ההחלטה?
Support Vector Machines (SVM) הם אלגוריתם למידת מכונה פופולרי המשמש למשימות סיווג ורגרסיה. SVMs יעילים במיוחד כאשר עוסקים בנתונים בעלי מימד גבוה ויכולים להתמודד עם גבולות החלטה ליניאריים ולא ליניאריים כאחד. בתשובה זו, נתמקד באופן שבו SVM קובע את המיקום של נקודה חדשה ביחס לגבול ההחלטה.
איך SVM מסווג נקודות חדשות לאחר הכשרה?
מכונות וקטור תמיכה (SVMs) הן מודלים של למידה בפיקוח שניתן להשתמש בהם למשימות סיווג ורגרסיה. בהקשר של סיווג, מערכות SVM שואפות למצוא מישור היפר המפריד בין מחלקות שונות של נקודות נתונים. לאחר הכשרה, ניתן להשתמש ב-SVMs כדי לסווג נקודות חדשות על ידי קביעה באיזה צד של היפר-מישור הן נופלות.
- פורסם ב בינה מלאכותית, לימוד מכונה EITC/AI/MLP עם פיתון, תמיכה במכונה וקטורית, קביעת וקטור תומך, סקירת בחינה