Kako metoda `predict` u SVM implementaciji određuje klasifikaciju nove tačke podataka?
Metoda `predict` u mašini vektora podrške (SVM) je osnovna komponenta koja omogućava modelu da klasifikuje nove tačke podataka nakon što je obučen. Razumevanje kako ova metoda funkcioniše zahteva detaljno ispitivanje osnovnih principa SVM-a, matematičke formulacije i detalja implementacije. Osnovni princip SVM pomoćnih vektorskih mašina
Objasnite značaj ograničenja (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) u SVM optimizaciji.
Ograničenje je fundamentalna komponenta u procesu optimizacije mašina za vektore podrške (SVM), popularne i moćne metode u polju mašinskog učenja za zadatke klasifikacije. Ovo ograničenje igra važnu ulogu u osiguravanju da SVM model ispravno klasifikuje tačke podataka za obuku dok maksimizira marginu između različitih klasa. U potpunosti
Šta je cilj SVM optimizacijskog problema i kako je matematički formulisan?
Cilj optimizacijskog problema mašine podrške vektorima (SVM) je pronaći hiperravninu koja najbolje razdvaja skup tačaka podataka u različite klase. Ovo razdvajanje se postiže maksimiziranjem margine, definisane kao rastojanje između hiperravne i najbližih tačaka podataka iz svake klase, poznatih kao vektori podrške. SVM