Tesnîfkirina komek taybetmendiyek di SVM de çawa bi nîşana fonksiyona biryarê ve girêdayî ye (nivîs{nîşan}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) algorîtmayek fêrbûna çavdêriya hêzdar in ku ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê têne bikar anîn. Armanca bingehîn a SVM ev e ku meriv hîperplana çêtirîn bibîne ku herî baş nuqteyên daneyê yên çînên cihêreng di cîhek mezin-dimensî de ji hev vediqetîne. Dabeşkirina taybetmendiyek di SVM de bi biryarê ve girêdayî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Optimîzasyona makîna vektor piştgirî bikin, Nirxandina îmtîhanê
Formula ku di rêbaza 'pêşbînî' de tête bikar anîn ji bo hesabkirina dabeşkirina her xala daneyê çi ye?
Rêbaza 'pêşbînîkirin' di çarçoveya Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) de ji bo destnîşankirina dabeşkirina her xala daneyê tê bikar anîn. Ji bo fêmkirina formula ku di vê rêbazê de tê bikar anîn, divê em pêşî li prensîbên bingehîn ên SVM û sînorên biryara wan bigirin. SVM çînek hêzdar a algorîtmayên fêrbûna çavdêriyê ne ku dikarin bibin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Afirandina SVM ji sifirê, Nirxandina îmtîhanê
SVM çawa li gorî sînorê biryarê pozîsyona xalek nû diyar dike?
Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM) algorîtmayek fêrbûna makîneyê ya populer e ku ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê tê bikar anîn. SVM bi taybetî dema ku bi daneyên pir-dimensî re mijûl dibin bi bandor in û dikarin sînorên biryarê yên xêz û ne-xêz bikin. Di vê bersivê de, em ê balê bikişînin ser ka SVM çawa pozîsyona xalek nû li gorî sînorê biryarê diyar dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Piştgiriya vegotina vektor, Nirxandina îmtîhanê
SVM piştî ku tê perwerde kirin çawa xalên nû dabeş dike?
Makîneyên Vektora Piştevaniyê (SVM) modelên fêrbûnê yên çavdêrîkirî ne ku dikarin ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê werin bikar anîn. Di çarçoveya dabeşkirinê de, SVM armanc dikin ku hîperplanek bibînin ku çînên cihêreng ên xalên daneyê ji hev vediqetîne. Piştî ku werin perwerde kirin, SVM dikarin ji bo dabeşkirina xalên nû bi destnîşankirina kîjan aliyê hîperplanê ew dikevin werin bikar anîn.