• Buradasın

    Destek vektör makineleri Karush Kuhn Tucker nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Destek vektör makineleri (DVM) bağlamında Karush-Kuhn-Tucker (KKT) koşulları, bir optimizasyon probleminin çözümünün optimal olup olmadığını belirlemek için karşılanması gereken koşullardır 13.
    KKT koşulları dört ana başlık altında toplanabilir:
    1. İstasyoner koşul 1. Çözüm noktasının, asıl değişkenler açısından Lagrangian türevinin sıfıra eşit olmasını gerektirir 4.
    2. Birincil feasibility koşulu 1. Çözümün, eşitsizlik kısıtlamalarını karşılamasını sağlar 4.
    3. İkili feasibility koşulu 1. İkili problemin, eğitim verisi nokta çarpımları cinsinden ifade edilmesini sağlar 4.
    4. Tamamlayıcı gevşeklik koşulu 14. İkil değişkenler ve kısıtlamalar arasındaki ürünlerin, çözüm noktasında sıfıra eşit olduğunu ifade eder 4.
    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

    Destek Vektör Makineleri hangi algoritmayı kullanır?

    Destek Vektör Makineleri (SVM), makine öğrenme algoritması olarak ayrımcı analiz algoritmasını kullanır.
    5 kaynak

    SVM'de destek vektörleri nelerdir?

    Destek vektörleri (support vectors), Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritmasında, her sınıfın en yakın veri noktaları arasında maksimum marjı veya mesafeyi belirleyen hiperdüzleme en yakın olan veri noktalarıdır. Bu vektörler, hiperdüzlemi tanımlamak için kullanılır ve SVM'nin karar sınırını belirlemesinde kritik bir rol oynar.
    5 kaynak

    Destek vektör makinesi nerelerde kullanılır?

    Destek Vektör Makineleri (SVM), çeşitli alanlarda geniş bir kullanım yelpazesine sahiptir: 1. Finans ve Ekonomi: Kredi onaylama ve hisse senedi fiyat tahminleri gibi sınıflandırma problemlerinde kullanılır. 2. Sağlık Hizmetleri: Hastalık teşhisi ve tıbbi görüntüleme analizlerinde etkilidir. 3. Pazarlama ve Müşteri Analizi: Müşteri davranışlarını analiz ederek hedefli pazarlama stratejileri geliştirmek için kullanılır. 4. Görüntü ve Metin Tanıma: Spam filtreleme, yüz tanıma ve belge sınıflandırma gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır. 5. Biyoinformatik: Gen ifadesi verilerine dayalı protein sınıflandırması ve kanser teşhisi gibi karmaşık görevlerde uygulanır. SVM'nin avantajları arasında yüksek doğruluk oranları ve genelleme yeteneği bulunurken, dezavantajları arasında büyük veri setlerinde uzun eğitim süresi ve parametre ayarlarının zorluğu yer alır.
    5 kaynak

    Destek vektör makineleri nasıl çözülür?

    Destek Vektör Makineleri (DVM) çözmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Analizi: İlk olarak, veri seti incelenir ve hangi özelliklerin olduğu, verilerin hangi sınıflara ayrıldığı belirlenir. 2. Hedef Belirleme: Hangi sınıfın tahmin edileceği netleştirilir. 3. Model Eğitimi: DVM algoritması, verilerle eğitilir ve bu sayede model öğrenir. 4. Model Testi: Eğitilen model, yeni verilerle test edilir ve modelin başarısı ölçülür. DVM'nin çalışma prensibi, her sınıfın en yakın veri noktaları arasında maksimum marj veya mesafeye sahip olan hiperdüzlemi bulmak üzerine kuruludur. Popüler DVM araçları ve kütüphaneleri arasında scikit-learn, libsvm, Weka ve R bulunur.
    5 kaynak