Kako klasifikacija skupa karakteristika u SVM-u zavisi od predznaka funkcije odlučivanja (text{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Mašine vektora podrške (SVM) su moćan algoritam za učenje pod nadzorom koji se koristi za zadatke klasifikacije i regresije. Primarni cilj SVM-a je pronaći optimalnu hiperravninu koja najbolje razdvaja tačke podataka različitih klasa u visokodimenzionalnom prostoru. Klasifikacija skupa karakteristika u SVM-u duboko je vezana za odluku
Koja je formula koja se koristi u metodi 'predviđanja' za izračunavanje klasifikacije za svaku tačku podataka?
Metoda 'predvidi' u kontekstu mašina za vektore podrške (SVM) se koristi za određivanje klasifikacije za svaku tačku podataka. Da bismo razumjeli formulu koja se koristi u ovoj metodi, moramo prvo shvatiti osnovne principe SVM-a i njihove granice odlučivanja. SVM-ovi su moćna klasa algoritama za učenje pod nadzorom koji mogu biti
Kako SVM određuje položaj nove tačke u odnosu na granicu odluke?
Mašine vektora podrške (SVM) su popularni algoritam mašinskog učenja koji se koristi za zadatke klasifikacije i regresije. SVM-ovi su posebno efikasni kada se bave visokodimenzionalnim podacima i mogu da obrađuju i linearne i nelinearne granice odlučivanja. U ovom odgovoru, fokusiraćemo se na to kako SVM određuje položaj nove tačke u odnosu na granicu odluke.
Kako SVM klasifikuje nove bodove nakon obuke?
Mašine vektora podrške (SVM) su modeli učenja pod nadzorom koji se mogu koristiti za zadatke klasifikacije i regresije. U kontekstu klasifikacije, SVM-ovi imaju za cilj pronaći hiperravninu koja razdvaja različite klase tačaka podataka. Jednom obučeni, SVM-ovi se mogu koristiti za klasifikaciju novih tačaka određivanjem na koju stranu hiperravnine padaju.