• Buradasın

    Destek vektör makineleri Karush Kuhn Tucker nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Destek vektör makineleri (DVM) ve Karush-Kuhn-Tucker (KKT) koşulları, matematiksel optimizasyon alanında kullanılan kavramlardır.
    DVM, sınıflandırma ve eğri uydurma problemlerinde kullanılan bir makine öğrenme algoritmasıdır 4.
    KKT koşulları, bir optimizasyon probleminin çözümünün optimal olup olmadığını belirlemek için kullanılan matematiksel ifadelerdir 23. Bu koşullar, 1951 yılında Harold W. Kuhn ve Albert W. Tucker tarafından yayımlanmış, ancak 1939 yılında William Karush'un yüksek lisans tezinde de belirtildiği keşfedilmiştir 23.
    DVM ve KKT koşulları genellikle, DVM'nin optimizasyon problemlerinin çözümünde birlikte kullanılır 5. DVM'nin optimum hiperdüzleminin belirlenmesi için, bu düzleme paralel olan ve düzlemin sınırlarını oluşturan destek vektörleri ve hiperdüzlemler belirlenir 5. Bu süreçte, w, α ve β değişkenleri KKT koşullarını sağlamalıdır 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. davidsasu.medium.com
        1
      2. link.springer.com
        2
      3. cs.rochester.edu
        3
      4. 9lib.net
        4
      5. en.wikipedia.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    SVM'de destek vektörleri nelerdir?

    Destek vektörleri (support vectors), Destek Vektör Makineleri'nde (SVM) hiper düzleme en yakın olan veri noktalarıdır. Bu noktalar, hiper düzlemi ve marjı belirlemek için kritik öneme sahiptir; destek vektörlerinden birini çıkarmak, hiper düzlemi farklı bir konuma taşır.
    5 kaynak

    Destek vektör makinesi nerelerde kullanılır?

    Destek vektör makineleri (DVM), çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Biyoinformatik: Gen ekspresyon verilerinin sınıflandırılması ve proteinlerin sınıflandırılması. Finans: Kredi riskinin değerlendirilmesi, dolandırıcılık tespiti ve borsa verilerinin analiziyle gelecekteki trendlerin tahmini. Pazarlama: Müşteri segmentasyonu ve davranış tahmini. Görüntü işleme: Yüz tanıma ve nesne tespiti. Metin sınıflandırma: Spam tespiti ve duygu analizi. Ayrıca, DVM'ler, yüksek boyutlu verilere sahip problemlerde ve özelliklerin iyi tanımlandığı yapılandırılmış veri türlerinde etkili performans gösterir.
    5 kaynak

    Destek vektör makineleri nasıl çözülür?

    Destek vektör makineleri (SVM) çözmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Eğitim Verileri: SVM, analiz edip bir model çıkarmak için girdilerin ve eşleşen çıktıların bir kümesi olan eğitim verileri ile eğitilir. 2. Hiper Düzlem: SVM, verileri iki kategoriye en doğru şekilde ayıran bir boyutlu bir hiper düzlemi (çizgi) bulmak için bir regresyon algoritması kullanır. 3. Sınıflandırma: Bu ayırma çizgisi, SVM tarafından yeni veri noktalarını kategori 1 veya kategori 2 olarak sınıflandırmak için kullanılır. 4. Kernel Trick: SVM'de, verilerin daha yüksek boyutlarda işlenmesini sağlayan Kernel Trick yöntemi kullanılabilir. 5. Parametre Ayarı: C ve gamma gibi hiperparametreler, SVM'nin performansını ayarlamak için kullanılır. SVM çözümü, kullanılan veri setine ve problemin karmaşıklığına bağlı olarak değişebilir.
    5 kaynak

    Destek Vektör Makineleri hangi algoritmayı kullanır?

    Destek Vektör Makineleri (SVM), denetimli öğrenme algoritması kullanır. SVM algoritması, sınıflandırma, regresyon ve aykırı değerleri bulmak için kullanılan bir yöntemdir. Ayrıca, SVM'ler, çekirdek numarası diye adlandırılan ve düşük boyutlu giriş alanını alıp daha yüksek boyutlu bir alana dönüştüren işlevler kullanarak doğrusal olmayan sınıflandırmayı verimli bir şekilde gerçekleştirebilir.
    5 kaynak