• Buradasın

    SVM hangi durumlarda kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Destek Vektör Makinesi (SVM), genellikle sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır 125.
    SVM'nin kullanıldığı bazı durumlar:
    • Biyoinformatik 35. SVM'ler, genomik ve proteomikte proteinleri sınıflandırmak ve gen ifadesi verilerini analiz etmek için kullanılır 35.
    • Görüntü sınıflandırma 35. SVM'ler, görüntü sınıflandırma görevlerinde, örneğin nesne tanıma ve görüntü alma işlemlerinde kullanılır 35.
    • Metin sınıflandırma 35. Doğal Dil İşleme (NLP) alanında SVM'ler, spam tespiti, duygu analizi ve konu modelleme gibi görevler için etkilidir 35.
    • Yüksek boyutlu veriler 45. SVM'ler, yüksek boyutlu veri setlerinde iyi performans gösterir ve bu nedenle görüntü sınıflandırması ve gen ifadesi analizi gibi alanlarda uygundur 45.
    • Doğrusal olmayan veriler 45. Doğrusal olarak ayrılamayan veriler için, SVM'ler çekirdek fonksiyonları kullanarak verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya dönüştürür ve doğrusal bir ayırıcı bulur 45.
    Ayrıca, SVM'ler ayırma marjını maksimize etme hedefi sayesinde aşırı öğrenmeye daha az eğilimlidir ve aykırı değerlere karşı dayanıklıdır 234.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. keylabs.ai
        1
      2. techtarget.com
        2
      3. ultralytics.com
        3
      4. mathworks.com
        4
      5. ibm.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    SVM nasıl çalışır?

    Support Vector Machine (SVM) nasıl çalışır sorusuna dair temel adımlar şunlardır: 1. Veri Hazırlama: SVM, her veri noktasına bir sınıf etiketinin (örneğin pozitif veya negatif) atandığı etiketli eğitim verileri gerektirir. 2. Özellik Çıkarımı: Eğer orijinal veri alanı doğrusal olarak ayrılamıyorsa, SVM verileri ayrılabilir hale geldiği daha yüksek boyutlu bir alana dönüştürmek için çekirdek işlevlerini kullanır. 3. Hiperdüzlem Seçimi: SVM, farklı sınıflardan veri noktalarını en iyi ayıran hiperdüzlemi bulmayı amaçlar. 4. Marj Maksimizasyonu: SVM'nin temel prensibi, hiperdüzlem ile her sınıftan en yakın veri noktaları arasındaki marjı maksimize etmektir. 5. Sınıflandırma: Optimum hiperdüzlem tanımlandıktan sonra, yeni, görünmeyen veri noktalarını hiperdüzleme göre konumlarına göre sınıflandırmak için kullanılabilir.
    5 kaynak

    SVM neden iyi çalışır?

    Destek Vektör Makineleri (SVM) iyi çalışır çünkü: 1. Yüksek boyutlu alanlarda etkinlik: SVM, yüksek boyutlu verileri etkili bir şekilde işleyebilir ve aşırı sığdırma riskini azaltır. 2. Doğrusal ve doğrusal olmayan sınıflandırma: Hem doğrusal hem de doğrusal olmayan sınıflandırma görevlerinde kullanılabilir ve kernel fonksiyonları sayesinde verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya taşıyarak karmaşık ilişkileri yakalar. 3. Robustluk: SVM, aykırı değerlere karşı nispeten duyarsızdır, bu da gürültülü veriler üzerinde performansını artırır. 4. Bellek verimliliği: SVM modelleri, destek vektörleri adı verilen veri noktalarının bir alt kümesine dayanır, bu da depolama ve hesaplama kaynaklarını verimli kullanır. 5. Genelleme yeteneği: SVM, marjini maksimize ederek yeni veriler üzerinde iyi genelleme yapar.
    5 kaynak