• Buradasın

    Destek Vektör Makineleri hangi algoritmayı kullanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Destek Vektör Makineleri (SVM), makine öğrenme algoritması olarak ayrımcı analiz algoritmasını kullanır 23.
    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

    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

    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

    Derin öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Derin öğrenmede kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır: 1. Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN): Görüntü işleme ve sınıflandırma görevlerinde kullanılır. 2. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serisi verileri ve dil modelleme için etkilidir. 3. Yapay Sinir Ağları (ANN): Genel amaçlı bir sinir ağıdır, çeşitli veri setlerinde kullanılabilir. Diğer önemli derin öğrenme algoritmaları ise şunlardır: 4. Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM): RNN'in geliştirilmiş bir versiyonudur, daha uzun süreli ilişkileri öğrenme yeteneğine sahiptir. 5. Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN): Sahte veri üretme ve görseller oluşturma gibi uygulamalarda kullanılır. 6. Otomatik Kodlayıcılar (Autoencoders): Boyut azaltma ve veri sıkıştırma işlemlerinde etkilidir.
    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

    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

    Örüntü tanımada hangi algoritmalar kullanılır?

    Örüntü tanımada kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Destek Vektör Makineleri (SVM), Yapay Sinir Ağları (ANN), Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): K-Ortalamalar (K-Means), Bağlantısal Kümeleme (Hierarchical Clustering). 3. Derin Öğrenme: Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN), Rekürren Sinir Ağları (RNN). 4. Takviyeli Öğrenme: Makine öğreniminin daha az kullanılan bir dalı olup, deneyler sırasında gerçek zamanlı karar verme süreçlerinde kullanılır. Bu algoritmalar, sistemin ihtiyacına ve veri türüne göre çeşitlilik gösterir.
    5 kaynak