Video: ¿Cómo funciona SVM en Matlab?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
usted pueden utilizar una máquinas de vectores soporte ( SVM ) cuando sus datos tienen exactamente dos clases. Un SVM clasifica los datos encontrando el mejor hiperplano que separa todos los puntos de datos de una clase de los de la otra clase. El mejor hiperplano para un SVM significa el que tiene el mayor margen entre las dos clases.
Además, ¿qué es SVM Matlab?
Una máquina de vectores de soporte ( SVM ) es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se puede utilizar para clasificación binaria o regresión. Resuelva un problema de optimización cuadrática para ajustar un hiperplano óptimo para clasificar las entidades transformadas en dos clases.
¿Cómo predice SVM? Máquinas de vectores de soporte ( SVM ): Una descripción general. El aprendizaje automático implica prediciendo y clasificación de datos y hacer por lo que empleamos varios algoritmos de aprendizaje automático de acuerdo con el conjunto de datos. La idea de SVM es simple: el algoritmo crea una línea o un hiperplano que separa los datos en clases.
Respecto a esto, ¿cómo funciona una SVM?
SVM funciona mapeando datos a un espacio de características de alta dimensión para que los puntos de datos se puedan categorizar, incluso cuando los datos no sean linealmente separables. Se encuentra un separador entre las categorías, luego los datos se transforman de tal manera que el separador podría dibujarse como un hiperplano.
¿Qué es la puntuación en SVM?
Puntuación de SVM Función Una máquina de vectores de soporte capacitada tiene puntuación función que calcula una puntaje para una nueva entrada. Una máquina de vectores de soporte es un clasificador binario (de dos clases); si la salida del puntuación La función es negativa, entonces la entrada se clasifica como perteneciente a la clase y = -1.
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