• Buradasın

    SVM'de destek vektörleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Destek vektörleri (support vectors), Destek Vektör Makineleri'nde (SVM) hiper düzleme en yakın olan veri noktalarıdır 235.
    Bu noktalar, hiper düzlemi ve marjı belirlemek için kritik öneme sahiptir; destek vektörlerinden birini çıkarmak, hiper düzlemi farklı bir konuma taşır 23.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    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.

    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.

    Vektörler neden önemli?

    Vektörlerin önemli olmasının bazı nedenleri: Matematiksel uygulamalar: Vektörler, matematiksel dünyada büyük öneme sahiptir ve günlük hayatın birçok alanında kullanılır. Mühendislik ve ulaşım: Mühendislik projelerinde, özellikle yol, köprü ve bina tasarımında vektör hesaplamaları kullanılır. Bilgisayar grafikleri ve oyun geliştirme: Nesnelerin hareketi ve dönüşü genellikle vektörlerle ifade edilir, bu da nesnelerin akıcı ve gerçekçi bir şekilde hareket etmesini sağlar. Finans ve yatırım: Finansal piyasalarda, yatırım ve portföy yönetiminde vektörler, risk ve getiri analizinde kullanılır. Vektörel çizimler: Grafik tasarımda, illüstrasyon, web sitesi tasarımı, logo ve poster tasarımı gibi alanlarda vektörel çizimler kullanılır.

    Destek Vektör Makineleri hangi algoritmayı kullanır?

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