Logo hy.boatexistence.com

Հիպերպլան svm-ի բանաձևը:

Բովանդակություն:

Հիպերպլան svm-ի բանաձևը:
Հիպերպլան svm-ի բանաձևը:

Video: Հիպերպլան svm-ի բանաձևը:

Video: Հիպերպլան svm-ի բանաձևը:
Video: ԱԺ գիտության, կրթության, մշակույթի, սփյուռքի հարցերի հանձնաժողովի նիստը. ՈՒՂԻՂ 2024, Մայիս
Anonim

Ցանկացած հիպերպլան կարելի է գրել որպես կետ x բավարարող w⋅x+b=0: Նախ, մենք ճանաչում ենք կետային արտադրանքի մեկ այլ նշում. հոդվածում w⋅x օգտագործվում է wTx-ի փոխարեն:

Ինչպե՞ս եք հաշվարկում հիպերինքնաթիռը:

Հիպերհարթությունը գծերի և հարթությունների ավելի մեծ չափերի ընդհանրացում է: Հիպերհարթության հավասարումը w · x + b=0 է, որտեղ w-ը հիպերպլանին նորմալ վեկտոր է, իսկ b-ը շեղում է:

Ի՞նչ է հիպերպլանն ու լուսանցքը SVM-ում:

SVM վերապատրաստման ալգորիթմը կիրառվում է վերապատրաստման տվյալների հավաքածուի վրա՝ տեղեկատվություն դասի մասին, որին պատկանում է յուրաքանչյուր տվյալ (կամ վեկտոր) և դրանով իսկ սահմանում է հիպերպլան (այսինքն՝ բաց կամ երկրաչափական լուսանցք:) բաժանելով երկու դասերը:

Ինչպե՞ս է SVM-ը հաշվարկում մարժան:

Մարգինա հաշվարկվում է որպես ուղղահայաց հեռավորություն մինչև միայն ամենամոտ կետերը: Միայն այս կետերն են կարևոր գիծը սահմանելու և դասակարգչի կառուցման մեջ: Այս կետերը կոչվում են աջակցության վեկտորներ:

Ո՞րն է օպտիմալ բաժանարար հիպերպլան SVM-ում:

Երկուական դասակարգման խնդրի դեպքում, հաշվի առնելով գծային բաժանելի տվյալների հավաքածուն, բաժանարար օպտիմալ հիպերպլանն է ը, որը ճիշտ դասակարգում է բոլոր տվյալները՝ միաժամանակ ամենահեռու տվյալների կետերից… Օպտիմալ բաժանող հիպերպլանն աջակցության վեկտորային մեքենաների հիմնական գաղափարներից մեկն է:

Խորհուրդ ենք տալիս: