मैटलैब में एसवीएम कैसे काम करता है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

आप कर सकते हैं का उपयोग समर्थन वेक्टर यंत्र ( एसवीएम ) जब आपके डेटा में ठीक दो वर्ग हों। एक एसवीएम सबसे अच्छा हाइपरप्लेन ढूंढकर डेटा को वर्गीकृत करता है जो एक वर्ग के सभी डेटा बिंदुओं को दूसरे वर्ग के डेटा बिंदुओं से अलग करता है। एक के लिए सबसे अच्छा हाइपरप्लेन एसवीएम यानी दो वर्गों के बीच सबसे बड़े अंतर वाला।

इसके अलावा, एसवीएम मैटलैब क्या है?

एक समर्थन वेक्टर मशीन ( एसवीएम ) एक पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिथ्म है जिसका उपयोग द्विआधारी वर्गीकरण या प्रतिगमन के लिए किया जा सकता है। रूपांतरित सुविधाओं को दो वर्गों में वर्गीकृत करने के लिए एक इष्टतम हाइपरप्लेन फिट करने के लिए द्विघात अनुकूलन समस्या को हल करें।

एसवीएम कैसे भविष्यवाणी करता है? समर्थन वेक्टर मशीन( एसवीएम ) - एक अवलोकन। मशीन लर्निंग में शामिल है भविष्यवाणी और डेटा को वर्गीकृत करना और करना इसलिए हम डेटासेट के अनुसार विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को नियोजित करते हैं। के विचार एसवीएम सरल है: एल्गोरिथ्म एक रेखा या हाइपरप्लेन बनाता है जो डेटा को कक्षाओं में अलग करता है।

इस संबंध में, एक एसवीएम कैसे काम करता है?

एसवीएम काम करता है डेटा को एक उच्च-आयामी फीचर स्पेस में मैप करके ताकि डेटा बिंदुओं को वर्गीकृत किया जा सके, भले ही डेटा अन्यथा रैखिक रूप से अलग न हो। श्रेणियों के बीच एक विभाजक पाया जाता है, फिर डेटा को इस तरह से रूपांतरित किया जाता है कि विभाजक को हाइपरप्लेन के रूप में खींचा जा सके।

SVM में स्कोर क्या है?

एसवीएम स्कोरिंग फंक्शन एक प्रशिक्षित सपोर्ट वेक्टर मशीन में a. होता है स्कोरिंग फ़ंक्शन जो a की गणना करता है स्कोर एक नए इनपुट के लिए। एक सपोर्ट वेक्टर मशीन एक बाइनरी (दो वर्ग) क्लासिफायरियर है; यदि का आउटपुट स्कोरिंग फ़ंक्शन ऋणात्मक है तो इनपुट को वर्ग y = -1 से संबंधित के रूप में वर्गीकृत किया गया है।