• Buradasın

    SVM KKT nasıl çözülür?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    SVM KKT (Karush-Kuhn-Tucker) koşullarını çözmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Lagrangian fonksiyonunun yazılması 2. Primal problem standart forma getirildikten sonra Lagrangian fonksiyonu yazılır 2.
    2. Dual fonksiyonun tanımlanması 2. Lagrangian fonksiyonunun primal değişkenlere göre minimum değeri dual fonksiyon olarak tanımlanır 2.
    3. Dual problem kısıtlamalarının belirlenmesi 2. 2. ve 3. KKT koşulları kullanılarak dual değişkenler için kısıtlamalar belirlenir 2. Genellikle, 3. koşul kullanılarak dual fonksiyon basitleştirilir (bu adımda genellikle konveks optimizasyon veya kuadratik programlama problemi ortaya çıkar) 2.
    4. (α∗, µ∗) değerlerinin çözülmesi 2. Konveks optimizasyon veya QP algoritması kullanılarak (α∗, µ∗) değerleri bulunur 2.
    5. x∗'in belirlenmesi 2. 4. koşul (tamamlayıcı slackness) kullanılarak x∗ belirlenir 2.
    Ayrıca, SMO (Sequential Minimal Optimization) ve ISDA (Iterative Single Data Algorithm) gibi yöntemler de SVM problemlerini çözmek için kullanılabilir 4. Bu yöntemler, iki noktalı optimizasyonlar yaparak ve her iterasyonda yalnızca bazı değişkenleri güncelleyerek hesaplama süresini kısaltır 4.
    KKT koşullarının çözümü, matematiksel karmaşıklık içerdiğinden, bir uzmana danışılması önerilir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. matlabi.ir
        1
      2. medium.com
        2
      3. arxiv.org
        3
      4. timofey.pro
        4
      5. researchgate.net
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    SVM hangi durumlarda kullanılır?

    Destek Vektör Makinesi (SVM), genellikle sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır. SVM'nin kullanıldığı bazı durumlar: Biyoinformatik. Görüntü sınıflandırma. Metin sınıflandırma. Yüksek boyutlu veriler. Doğrusal olmayan veriler. Ayrıca, SVM'ler ayırma marjını maksimize etme hedefi sayesinde aşırı öğrenmeye daha az eğilimlidir ve aykırı değerlere karşı dayanıklıdır.
    5 kaynak

    SVM nasıl çalışır?

    Support Vector Machine (SVM) algoritması, verileri sınıflara ayıran en iyi hiperdüzlemi bulmayı hedefler. SVM'nin çalışma prensibi: 1. Veri noktalarının temsili. 2. Hiperdüzlem. 3. Maksimum marj. 4. Destek vektörleri. 5. Kernel (çekirdek fonksiyonları). SVM, doğrusal ve doğrusal olmayan veri setlerinde etkili bir şekilde kullanılabilir.
    5 kaynak