Bagaimana cara kerja SVM di Matlab?

2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-15 23:48

Anda bisa Gunakan mendukung mesin vektor ( SVM ) ketika data Anda memiliki tepat dua kelas. NS SVM mengklasifikasikan data dengan menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan semua titik data dari satu kelas dari kelas lainnya. Hyperplane terbaik untuk SVM berarti satu dengan margin terbesar antara dua kelas.

Selain itu, apa itu SVM Matlab?

Sebuah mesin vektor pendukung ( SVM ) adalah algoritma pembelajaran terawasi yang dapat digunakan untuk klasifikasi atau regresi biner. Memecahkan masalah optimasi kuadrat agar sesuai dengan hyperplane optimal untuk mengklasifikasikan fitur yang ditransformasikan menjadi dua kelas.

bagaimana SVM memprediksi? Mendukung Mesin Vektor ( SVM ) - Gambaran. Pembelajaran mesin melibatkan memprediksi dan mengklasifikasikan data dan untuk melakukan jadi kami menggunakan berbagai algoritme pembelajaran mesin sesuai dengan kumpulan data. Ide dari SVM sederhana: Algoritma membuat garis atau hyperplane yang memisahkan data ke dalam kelas.

Mengenai ini, bagaimana cara kerja SVM?

SVM berfungsi dengan memetakan data ke ruang fitur berdimensi tinggi sehingga titik data dapat dikategorikan, bahkan ketika data tidak dapat dipisahkan secara linier. Pemisah antar kategori ditemukan, kemudian data ditransformasikan sedemikian rupa sehingga pemisah tersebut dapat digambarkan sebagai hyperplane.

Apa itu skor di SVM?

Skor SVM Fungsi Mesin Vektor Pendukung yang terlatih memiliki: mencetak gol fungsi yang menghitung a skor untuk masukan baru. Support Vector Machine adalah pengklasifikasi biner (dua kelas); jika keluaran dari mencetak gol fungsi negatif maka input tersebut tergolong kelas y = -1.