• Buradasın

    Destek Vektör Makineleri hangi algoritmayı kullanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Destek Vektör Makineleri (SVM), denetimli öğrenme algoritması kullanır 13.
    SVM algoritması, sınıflandırma, regresyon ve aykırı değerleri bulmak için kullanılan bir yöntemdir 13.
    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 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. yavuz.github.io
        1
      2. zenimax.com.tr
        2
      3. bilimma.com
        3
      4. acikerisim.selcuk.edu.tr
        4
      5. mql5.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Derin öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Derin öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar: Evrişimsel Sinir Ağları (CNN - Convolutional Neural Networks). Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN - Recurrent Neural Networks). Kısıtlı Boltzmann Makineleri (RBM - Restricted Boltzmann Machines). Derin İnanç Ağları (DBN - Deep Belief Nets). Kapsül Ağları (Capsule Networks). Derin öğrenme algoritmaları, verilerin türüne, boyutuna, yapısına ve kullanılacak parametrelere göre farklılık gösterebilir.
    5 kaynak

    Algoritma türleri nelerdir?

    Algoritma türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Arama Algoritmaları: Veri yapılarında belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir sıraya koymak için kullanılır. Graf Algoritmaları: Graf yapıları üzerinde işlemler yapmak için kullanılır. Dinamik Programlama Algoritmaları: Karmaşık problemleri daha küçük alt problemlere bölerek çözmek için kullanılır. Böl ve Fethet Algoritmaları: Problemi daha küçük parçalara bölerek ve her parçayı ayrı ayrı çözerek çalışır. Yinelemeli Algoritmalar: Sorun çözüme ulaşana kadar sürekli tekrar eder. Greedy Algoritması: Optimizasyon sorunları için olası en iyi çözümü bulmaya yarar. Kaba Kuvvet Algoritması: Çözüm bulamasa da tüm çözümleri zorlayarak dener. Yol Yapılı ve Ağaç Yapılı Algoritmalar: Sonlu algoritmaların alt türleridir. Ayrıca, algoritmalar prosedürleri işletme şekillerine göre ardışık, yakınsak, sezgisel, yaklaşık, sonlu, direkt gibi farklı kategorilere de ayrılabilir.
    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

    Algoritma nedir ve örnekleri?

    Algoritma, belirli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için çözüm yolunun adım adım tasarlanmasıdır. Algoritma örnekleri: Yemek tarifi: Bir yemek yaparken izlenen adımlar bir algoritmadır. Bilgisayar tamiri: Açılmayan bir bilgisayar için çözüm yolu şu sıralamada olmalıdır: Fişin takılı olup olmadığını kontrol etmek, takılı değilse takıp açmak, eğer takılı ise monitörün açık olup olmadığını kontrol etmek. Dört sayının ortalamasını hesaplama: ``` A0 --> Başla A1 --> Sayaç=0 A2 --> Sayı=? : T=T+Sayı A3 --> Sayaç=Sayaç+1 A4 --> Sayaç<4 ise A2'ye git A5 --> O=T/4 A6 --> O'yu göster A7 --> Dur ``` Algoritma türleri: arama algoritmaları; sıralama algoritmaları; graf algoritmaları; dinamik programlama algoritmaları; böl ve fethet algoritmaları. Tüm programlama dillerinin temelinde algoritma vardır.
    5 kaynak

    Örüntü tanımada hangi algoritmalar kullanılır?

    Örüntü tanımada kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: K-En Yakın Komşu (kNN). Karar Destek Makinesi (SVM). Yapay Sinir Ağları (ANN). İstatistiksel algoritmalar. Sözdizimsel algoritmalar. Sinir algoritmaları. Ayrıca, örüntü tanıma için Machine Learning Toolbox, Computer Vision Toolbox ve Image Processing Toolbox gibi araçlar da kullanılabilir.
    5 kaynak

    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 makineleri Karush Kuhn Tucker nedir?

    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. KKT koşulları, bir optimizasyon probleminin çözümünün optimal olup olmadığını belirlemek için kullanılan matematiksel ifadelerdir. DVM ve KKT koşulları genellikle, DVM'nin optimizasyon problemlerinin çözümünde birlikte kullanılır.
    5 kaynak