Awọn ipilẹ Itọsọna

Ṣe atilẹyin Awọn ẹrọ Vector

Ẹrọ fekito atilẹyin (SVM) jẹ algoridimu Ayebaye ti o ya awọn ẹgbẹ meji sọtọ nipa iyaworan ala ti o ṣeeṣe julọ laarin wọn.

2 min kakẹhin imudojuiwọn

Akopọ

It was one of the most powerful classifiers before deep learning and is still strong on small, clean datasets.

Jin Dive

SVM kan rii aala ipinnu, ti a pe ni hyperplane, ti o mu ala pọ si, aafo laarin aala ati awọn aaye data to sunmọ ti kilasi kọọkan. Awọn aaye ti o sunmọ julọ ni 'awọn olutọpa atilẹyin,' ati pe wọn nikan ṣe asọye aala, eyiti o jẹ ki awoṣe jẹ iwapọ ati sooro si awọn ita ti o jinna si eti. Nigbati data ko ba le pin nipasẹ laini taara, ẹtan kernel ṣe maapu rẹ sinu aaye iwọn ti o ga julọ nibiti iyapa mimọ wa, laisi iṣiro awọn ipoidojuko wọnyẹn taara. Ala rirọ faye gba diẹ ninu awọn misclassifications, dari nipasẹ a paramita C, ki awọn awoṣe iwọntunwọnsi kan jakejado ala lodi si ikẹkọ aṣiṣe. Awọn SVM tayọ nigbati awọn ẹya ba pọ ṣugbọn awọn apẹẹrẹ jẹ diẹ, gẹgẹbi ni ipin ọrọ ati bioinformatics.

Imọ-imọ-ẹrọ

Imudara ala jẹ iṣoro iṣapeye convex, nitorinaa awọn SVM ni aipe agbaye kan ṣoṣo, ko dabi awọn nẹtiwọọki nkankikan. Ẹtan ekuro rọpo awọn ọja aami laarin awọn aaye data pẹlu iṣẹ ekuro kan, gẹgẹbi iṣẹ ipilẹ radial (RBF) tabi ekuro pupọ, ti o ṣe iṣiro ibajọra ni aaye iwọn-giga ni taarata. Eyi jẹ ki ọna laini fa awọn aala ti o tẹ ni din owo. Awọn hyperparameters meji jẹ gaba lori yiyi: C, eyiti o taja ni iwọn ala si awọn aṣiṣe, ati gamma ninu ekuro RBF, eyiti o ṣeto bii ipa aaye kọọkan ti de.

Ipa Ilana

Awọn ipinnu diẹ sii

O ṣe iranlọwọ fun ọ lati ya sọtọ awọn iṣeduro imọ-ẹrọ lati ede tita.

Iye owo ati isuna

O le beere awọn ibeere imuse to dara julọ ṣaaju lilo owo tabi akoko.

Ẹgbẹ ati ṣiṣan iṣẹ

Awọn ẹgbẹ pẹlu oye pinpin ṣe ọja to dara julọ, eto imulo, ati awọn ipinnu ikẹkọ.

Ojo iwaju ti Support Vector Machines

Awọn SVM ti ni ibebe nipasẹ ẹkọ ti o jinlẹ ati awọn igi ti o ni igbega fun titobi, awọn ipilẹ data ti o nipọn, ṣugbọn wọn jẹ yiyan ti o gbẹkẹle nigbati data ko ṣofo, iwọn-giga, tabi nilo ipilẹ to lagbara, oye daradara. Wọn wọpọ ni ikọni, ni bioinformatics ati awọn iṣẹ-ṣiṣe ọrọ, ati ni awọn eto opin-oluşewadi nibiti awoṣe kekere, yara yara lu nẹtiwọọki eru. Reti awọn SVM lati tẹsiwaju bi ohun elo kilasika ti o gbẹkẹle ati ala-ilẹ dipo ala-ilẹ ti iwadii tuntun.

Real-World imuse

Ọrọ ati isọdi spam, nibiti awọn iwe aṣẹ ni ẹgbẹẹgbẹrun awọn ẹya ọrọ ṣugbọn awọn apẹẹrẹ to lopin.

Pipin aworan lori awọn ipilẹ data kekere ṣaaju ki ẹkọ ti o jinlẹ di ako.

Akàn ati ikasi-jiini-ikosile ni bioinformatics pẹlu ọpọlọpọ awọn ẹya ati awọn ayẹwo diẹ.

Idanimọ oni-nọmba ti a fi ọwọ kọ, ala-ilẹ SVM Ayebaye lori ipilẹ data MNIST.

Awọn ewu & Awọn ọna iṣọ

Awọn ẹgbẹ oriṣiriṣi le lo ọrọ kanna ni oriṣiriṣi, nitorinaa ṣalaye iwọn ni kutukutu.

Awọn aṣepari le wo lagbara lakoko ti iṣẹ-aye gidi ko ṣe deede.

Aibikita didara data ati awọn ero igbelewọn nigbagbogbo ṣẹda awọn abajade ẹlẹgẹ.

Ilana Ilana imuse

1

Bẹrẹ pẹlu itumọ-ede itele ti abajade ti o nilo.

2

Mu metiriki aṣeyọri kan ati ipo ikuna kan ṣaaju idanwo.

3

Ṣiṣe awakọ kekere kan pẹlu data aṣoju, kii ṣe eto demo didan.

4

Iwe-ipamọ nibiti Awọn ẹrọ Vector ṣe atilẹyin ati nibiti awọn ọna ti o rọrun dara julọ.

Tesiwaju Ṣiṣawari

Free newsletter

Get the daily AI briefing

Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.

One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.

Test yourself

Take the Support Vector Machines quiz

Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.

Bẹrẹ adanwo

Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation

Itọsọna atẹle

Awọn ipilẹ Ẹkọ ẹrọ

Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo

What is Support Vector Machines?

Ẹrọ fekito atilẹyin (SVM) jẹ algoridimu Ayebaye ti o ya awọn ẹgbẹ meji sọtọ nipa iyaworan ala ti o ṣeeṣe julọ laarin wọn. O jẹ ọkan ninu awọn kilasika ti o lagbara julọ ṣaaju ikẹkọ jinlẹ ati pe o tun lagbara lori kekere, awọn ipilẹ data mimọ.

Kini ẹrọ fekito atilẹyin kan gbiyanju lati mu iwọn?

SVM kan wa hyperplane ti o mu ala pọ si, ijinna si awọn aaye to sunmọ julọ ti kilasi kọọkan, fun iyapa ti o lagbara julọ.

Kini awọn olutọpa atilẹyin’ ni SVM kan?

Nikan awọn aaye ti o sunmọ aala, awọn olutọpa atilẹyin, pinnu hyperplane; awọn aaye miiran le gbe laisi iyipada rẹ.

Iṣoro wo ni ẹtan ekuro yanju?

Ẹtan kernel naa maapu data ni aitọ sinu aaye iwọn ti o ga julọ nibiti aala ti o taara n ṣiṣẹ, ti n mu awọn iyapa te laaye ni idiyele.

Kini iṣakoso paramita C ni SVM ala-asọ?

C awọn iwọntunwọnsi nini ala nla kan lodi si gbigba awọn aṣiṣe ikẹkọ diẹ; C kekere tumọ si aaye ti o gbooro, alafarada diẹ sii.

Ekuro wo ni a lo nigbagbogbo lati ṣẹda rọ, awọn aala ti o tẹ?

Ekuro RBF (Gaussian) jẹ aiyipada olokiki ti o ṣe iwọn ibajọra ti o da lori ijinna, ngbanilaaye didan awọn aala ailẹgbẹ.