İçinde "makine öğrenme", NS Destek Vektör Makinesi (SVM), sınıflandırma ve regresyon analizi için kullanılan, verileri analiz eden ve kalıpları tanıyan ilişkili algoritmalara sahip denetimli bir öğrenme modelidir. İş zekası. NS DVM Basic bir dizi girdi verisi alır ve verilen her girdi için iki sınıftan hangisinin olacağını tahmin eder. çıktı aittir, bu nedenle ikili doğrusal olmayan olasılıklı bir sınıflandırıcıdır (sadece 2 arasında seçim yapın seçenekler). Her biri iki örnekten birine ait olarak işaretlenmiş bir dizi eğitim örneği verildi. kategoriler, bir eğitim algoritması, yeni örnekler atayan bir model oluşturur. kategori veya diğer. Bu tür bir model, bir dizi verinin yalnızca iki kategoriye, dolandırıcılık veya dolandırıcılığa hayır, krediye evet veya hayır, vb. sınıflandırılması gereken modellerin analizi için yaygın olarak kullanılır. Bir SVM modeli, örneklerin (tahminlerin yapıldığı veritabanı) uzaydaki noktalar olarak temsilidir, böylece Genellikle tanımlı bir boşlukla bölünen ayrı kategorilere, olduğu kadar geniş olması gereken alana örnekler atayın. mümkün. Yeni girdi verileri aynı alanda sınıflandırılacak ve hangi kategoriye ait olduğunu tahmin edecek.
Destek Vektör Makinesi her yeni verinin, analiz edilen verinin öğrenilmesine dayalı olarak ilgili kategori içinde sınıflandırılabileceği gerçeğine dayanmaktadır. Aşağıdaki örnekte, nesneler yeşil veya kırmızı olsun yalnızca bir sınıfa aittir. Ayırma çizgisi, sağ tarafta tüm nesnelerin yeşil olduğu ve solda tüm nesnelerin kırmızı olduğu bir sınır tanımlar.
Reklamlar
Bu diğer örnekte, bir merkezi eksen ve aralarındaki iki boşluk mesafesi ile bölünmüş iki kategoriyi gözlemleyebiliriz.
Reklamlar
Gerçek hayatta bu görüntülerdeki kadar net modeller bulmak çok zordur, ancak bir yaklaşıma sahip olmak her zaman mümkündür.
Reklamlar
