สารบัญ:
- คุณคำนวณไฮเปอร์เพลนอย่างไร
- ไฮเปอร์เพลนและระยะขอบใน SVM คืออะไร
- SVM คำนวณมาร์จิ้นอย่างไร
- ไฮเปอร์เพลนแยกที่เหมาะสมที่สุดใน SVM คืออะไร
2024 ผู้เขียน: Fiona Howard | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-10 06:43
ไฮเปอร์เพลนใดๆ สามารถเขียนเป็นเซตของ คะแนน x พอใจ w⋅x+b=0 อันดับแรก เรารู้จักสัญลักษณ์อื่นสำหรับ dot product บทความใช้ w⋅x แทน wTx
คุณคำนวณไฮเปอร์เพลนอย่างไร
ไฮเปอร์เพลนเป็นการสรุปเส้นและระนาบในมิติที่สูงกว่า สมการของไฮเปอร์เพลนคือ w · x + b=0 โดยที่ w เป็นเวกเตอร์ปกติของไฮเปอร์เพลนและ b คือออฟเซ็ต
ไฮเปอร์เพลนและระยะขอบใน SVM คืออะไร
อัลกอริทึมการฝึก SVM ใช้กับชุดข้อมูลการฝึกที่มีข้อมูลเกี่ยวกับคลาสที่แต่ละ Datum (หรือเวกเตอร์) เป็นของ และในการทำเช่นนั้นจะสร้างไฮเปอร์เพลน (เช่น ช่องว่างหรือระยะขอบเรขาคณิต) แยกสองคลาส
SVM คำนวณมาร์จิ้นอย่างไร
ระยะขอบคือ คำนวณจากระยะตั้งฉากจากเส้นถึงจุดที่ใกล้เคียงที่สุดเท่านั้น เฉพาะประเด็นเหล่านี้เท่านั้นที่เกี่ยวข้องในการกำหนดเส้นและในการสร้างตัวแยกประเภท จุดเหล่านี้เรียกว่าเวกเตอร์สนับสนุน
ไฮเปอร์เพลนแยกที่เหมาะสมที่สุดใน SVM คืออะไร
ในปัญหาการจำแนกประเภทไบนารี จากชุดข้อมูลที่แยกได้เชิงเส้น ไฮเปอร์เพลนการแยกที่เหมาะสมที่สุดคือ ชุดที่จัดประเภทข้อมูลทั้งหมดอย่างถูกต้องโดยอยู่ห่างจากจุดข้อมูลมากที่สุด … ไฮเปอร์เพลนแยกที่เหมาะสมที่สุดเป็นหนึ่งในแนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังเวกเตอร์เครื่องสนับสนุน
แนะนำ:
Svm ใช้การไล่ระดับสีหรือไม่
เพิ่มประสิทธิภาพ SVM ด้วย SGD ในการใช้ Stochastic Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Stochastic gradient descent (มักใช้ตัวย่อ SGD) เป็นวิธีการวนซ้ำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพฟังก์ชันวัตถุประสงค์ด้วยคุณสมบัติความเรียบที่เหมาะสม (เช่น อนุพันธ์หรือความแตกต่างย่อยได้) https:
