Публикации по теме 'support-vector-machine'
Машинное обучение: машины опорных векторов (SVM)
Что такое метод опорных векторов?
Машины опорных векторов (SVM) — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, который можно использовать для задач классификации или регрессии. Цель SVM состоит в том, чтобы найти гиперплоскость в многомерном пространстве, которая максимально разделяет различные классы.
Эффективно в случаях:
Где количество измерений (признаков) намного больше, чем количество образцов. Где классы сильно несбалансированы, поскольку они имеют..
Что такое машина опорных векторов? (SVM). (С кодом R)
Машина опорных векторов - отличный инструмент как для классификации, так и для решения задач регрессии, поскольку он позволяет эффективно работать с выбросами и является отличным инструментом для компромисса между смещением и дисперсией. Он использует функцию ядра с D = размерность для преобразования модели из низко (одномерных) в высокоразмерные (2-3) наблюдения или радиальное ядро (аналогично KNN Принимает ближайшее наблюдение) для более продвинутых моделей.
Классификаторы..
Опорные векторы в SVM
Машина опорных векторов — это контролируемое обучение, которое находит гиперплоскость в N-мерном пространстве для четкой классификации точек данных. SVM использует функцию потери шарнира и регуляризацию L2.
Загрузка библиотек —
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 5)
2. Загрузка и предварительная обработка набора данных —
#..
Методы опорных векторов — Серия лекций — Последовательная минимальная оптимизация, часть 2
В предыдущем посте я дал общий обзор того, что такое алгоритм последовательной минимальной оптимизации и как он работает. В следующих постах мы будем разбивать концепции алгоритма SMO на управляемые фрагменты, которые вы сможете легко усвоить, понять и получить удовольствие. В этом посте мы укажем на два компонента алгоритма SMO.
Цель обучения:
Знание 2 компонентов алгоритма SMO.
Основной вопрос:
У нас есть общее представление о том, как работает алгоритм SMO, но каковы два..
Машина опорных векторов (SVM) — DU
В этой статье описывается прибытие к проблеме двойственной формы с учетом задачи условной оптимизации SVM через функцию Лагранжа.
Зачем поддерживать векторную машину?
Рассмотрим бинарную классификацию в 2D, где у нас есть положительные и отрицательные точки, и мы должны определить линию, чтобы разделить положительные и отрицательные точки. Хотя мы идентифицируем одну линию, будет много линий, по которым можно классифицировать точки, и вопрос заключается в том, какая из всех возможных..
Классификация рака молочной железы с использованием SVC и классификаторов логистической регрессии
В этой статье я продолжу классификацию с контролируемым обучением, используя набор данных Рак молочной железы, Висконсин (Диагностика) , но на этот раз использую два других классификатора. Один из них — это классификатор машины опорных векторов (SVC), а другой — классификатор логистической регрессии, помогающий диагностировать пациентов.
Нажмите здесь, чтобы просмотреть классификацию рака молочной железы с использованием классификатора KNN (K ближайших соседей).
0. Импортируйте..
Алгоритм машины опорных векторов (SVM).
SVM - это контролируемый подход, который можно использовать как для задач классификации, так и для регрессии.
машины опорных векторов ( SVM , также опорные векторные сети ) - это модели обучения с учителем со связанными алгоритмами обучения, которые анализируют данные для классификации и регрессионного анализа.
Давайте попробуем понять, как SVM выполняет задачу классификации для простоты интуиции, алгоритм пытается найти линейное разделение (линия в случае 2D, плоскость в случае 3D..
