• Buradasın

    SVM KKT nasıl çözülür?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    SVM (Destek Vektör Makinesi) KKT (Karush-Kuhn-Tucker) koşullarının çözümü şu adımlarla gerçekleştirilir:
    1. KKT Koşullarının Tanımlanması: KKT koşulları, SVM'nin optimum çözümünü kontrol etmek için kullanılan ilk türev testleridir 2. Bu koşullar, primal ve dual optimal çözümleri ve sıfır duality boşluğunu garanti eder 4.
    2. Optimizasyon Probleminin Formüle Edilmesi: Amaç, veri noktalarını en iyi ayıran ve en büyük marjine sahip hiperdüzlemi bulmaktır 24. Bu, bir kuadratik programlama problemi olarak formüle edilir 2.
    3. Kısıtlamaların Eklenmesi: Gerçek dünya problemleri genellikle ayrılabilir değildir, bu nedenle bazı noktaların marjinin yanlış tarafında olmasına izin vermek için gevşek değişkenler eklenir 2. Ayrıca, C sabiti ile belirtilen bir düzenlileştirme terimi de eklenir 2.
    4. Lagrangian'ın Yazılması: Optimizasyon problemine KKT koşulları uygulanarak Lagrangian elde edilir 24.
    5. Çözüm: Lagrangian, dual formuna dönüştürülerek küresel optimum bulunur 2.
    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 Makineleri (SVM) aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Görüntü Tanıma: Yüz tespiti ve nesne tanıma gibi görevlerde piksel verilerini analiz ederek görüntüleri sınıflandırmak için kullanılır. 2. Metin Sınıflandırması: Spam e-posta tespiti, duygu analizi ve metin belgelerinin kategorilere ayrılması gibi görevlerde etkilidir. 3. Biyoinformatik: Gen ifadesi verilerine dayalı olarak protein sınıflandırması ve kanser teşhisi gibi karmaşık veri setlerinde kullanılır. 4. Finansal Uygulamalar: Hisse senedi piyasası analizi ve dolandırıcılık tespiti gibi finansal işlemlerde kullanılır. 5. Konuşma Tanıma: Ses özelliklerini analiz ederek fonemleri ve kelimeleri sınıflandırmak için kullanılır. SVM, yüksek boyutlu verilere sahip ve sınırlı eğitim örneklerine sahip senaryolarda da yaygın olarak tercih edilir.
    5 kaynak

    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