Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Support Vector Machine (SVM) algoritması, verileri sınıflara ayıran en iyi hiperdüzlemi bulmayı hedefler 235.
SVM'nin çalışma prensibi:
- Veri noktalarının temsili 5. Her bir veri noktası, çok boyutlu bir uzayda bir nokta olarak temsil edilir 5.
- Hiperdüzlem 5. Hiperdüzlem, verileri birbirinden ayıran bir sınırdır 5. SVM, bu düzlemi, verilerin sınıfları arasında en geniş mesafeyi sağlayacak şekilde bulmaya çalışır 5.
- Maksimum marj 5. SVM, her iki sınıf arasındaki marjı maksimize etmeye çalışır 5.
- Destek vektörleri 5. Sınıfları ayıran sınırın etrafındaki veri noktalarından en uzak olanlar, destek vektörleri olarak adlandırılır 5. Bu noktalar, SVM'nin doğruluğunu belirler 5.
- Kernel (çekirdek fonksiyonları) 5. Veriler doğrusal olmayan bir sınırla ayrılabiliyorsa, kernel trick kullanılır 5. Bu yöntem, verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya dönüştürerek doğrusal olarak ayrılamayan verilerin bir hiperdüzlemle ayrılmasını sağlar 5.
SVM, doğrusal ve doğrusal olmayan veri setlerinde etkili bir şekilde kullanılabilir 5.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: