Har qanday giperplanni w⋅x+b=0 qoniqtiruvchi xnuqtalar toʻplami sifatida yozish mumkin. Birinchidan, biz nuqta mahsuloti uchun boshqa belgini taniymiz, maqolada wTx oʻrniga w⋅x ishlatiladi.
Giperplanni qanday hisoblaysiz?
Giper tekislik - bu chiziqlar va tekisliklarning yuqori o'lchovli umumlashtirilishi. Giper tekislik tenglamasi w · x + b=0, bu erda w giper tekislik uchun normal vektor, b esa ofsetdir.
SVM-da giperplan va marja nima?
SVM oʻqitish algoritmi har bir maʼlumot (yoki vektor) tegishli boʻlgan sinf haqidagi maʼlumotlarga ega boʻlgan oʻquv maʼlumotlari toʻplamiga qoʻllaniladi va bunda giperplan (yaʼni, boʻshliq yoki geometrik chegara) oʻrnatadi.) ikkita sinfni ajratib turadi.
SVM marjani qanday hisoblaydi?
Marja chiziqdan faqat eng yaqin nuqtalargacha boʻlgan perpendikulyar masofa sifatida hisoblanadi. Chiziqni belgilashda va klassifikatorni qurishda faqat shu nuqtalar tegishli. Bu nuqtalar qoʻllab-quvvatlovchi vektorlar deb ataladi.
SVM-da hiperplanni optimal ajratish nima?
Ikkilik tasniflash masalasida, chiziqli boʻlinadigan maʼlumotlar toʻplami berilganda, optimal ajratuvchi giperplane maʼlumotlar nuqtalaridan eng uzoqda boʻlgan holda barcha maʼlumotlarni toʻgʻri tasniflaydigan giperplandir … Optimal ajratuvchi giperplan - bu vektorli mashinalarni qo‘llab-quvvatlashning asosiy g‘oyalaridan biri.
