• Buradasın

    SVM nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 3. Veriler ayrıca normalleştirilmeli veya standartlaştırılmalıdır 3.
    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 35.
    3. Hiperdüzlem Seçimi: SVM, farklı sınıflardan veri noktalarını en iyi ayıran hiperdüzlemi bulmayı amaçlar 35. Hiperdüzlem, giriş özelliklerinin doğrusal bir kombinasyonu ile tanımlanır 3.
    4. Marj Maksimizasyonu: SVM'nin temel prensibi, hiperdüzlem ile her sınıftan en yakın veri noktaları arasındaki marjı maksimize etmektir 35. Bu marj, sınıflandırma kararına olan güven düzeyini temsil eder 3.
    5. Sınıflandırma: Optimum hiperdüzlem tanımlandıktan sonra, yeni, görünmeyen veri noktalarını hiperdüzleme göre konumlarına göre sınıflandırmak için kullanılabilir 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. akademi.bitlo.com
        1
      2. mygreatlearning.com
        2
      3. medium.com
        3
      4. coursera.org
        4
      5. mathworks.com
        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 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