Публикации по теме 'support-vector-machine'
Поддержка векторной машины с нуля
Интуитивно понятное введение в машину опорных векторов
Машины опорных векторов (SVM) среди классификаторов, вероятно, являются наиболее интуитивно понятными и элегантными, особенно для задач двоичной классификации. Чтобы вы могли понять интуицию, лежащую в основе, я объясню их в среде с двумя классами: вы увидите, что все сказанное будет справедливо также для задач с несколькими классами.
Давайте сначала рассмотрим ситуацию, когда наши данные линейно разделимы.
Линейно разделяемые..
От больших размерностей к ясности: анализ сложных данных с помощью машин опорных векторов и принципала
Навигация по миру машин опорных векторов и PCA для расширенного машинного обучения
Введение
В постоянно расширяющемся мире алгоритмов машинного обучения машины опорных векторов (SVM) считаются универсальным и мощным инструментом для задач классификации и регрессии. Эта статья познакомит вас с тонкостями SVM и даже прольет свет на анализ главных компонентов (PCA), ценный метод сокращения функций и визуализации данных.
Машины опорных векторов (SVM)
Машины опорных векторов — это класс..
Метод опорных векторов (SVM)
Машина опорных векторов или SVM — это один из самых популярных алгоритмов обучения с учителем, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Однако в первую очередь он используется для задач классификации в машинном обучении.
Терминология, используемая в SVM:
· Гиперплоскость . В SVM гиперплоскость — это граница решения, которая разделяет данные на разные классы. Цель SVM — найти наилучшую гиперплоскость, максимально разделяющую разные классы. В..
Интуитивное руководство для понимания машины опорных векторов — Часть 2
ТЛ; DR Эта тема раскрыта в серии из трех частей: - Интуитивное руководство для понимания машины опорных векторов. Часть 1. Концепции, лежащие в основе SVM . - Интуитивное руководство для понимания поддержки . Векторная машина. Часть 2. Машины опорных векторов.» - Интуитивное руководство для понимания машины опорных векторов. Часть 3. Многоклассовая классификация с помощью SVM с использованием кода Python .
В первой части обсуждалась математическая формулировка разделяющей..
Машина опорных векторов| Легко сделанный SVM | Машинное наклонение
Машина опорных векторов (SVM) — это алгоритм контролируемого машинного обучения (ML), который первоначально был разработан в 1960-х годах, а затем усовершенствован в 1990-х годах. И только сейчас SVM стал популярен в сфере машинного обучения благодаря своим определенным характеристикам. SVM можно использовать разными способами, например:
SVM может выполнять классификацию, регрессию и даже обнаружение выбросов. SVM может выполнять линейную и нелинейную классификацию SVM может..