¿Cómo depende la clasificación de un conjunto de características en SVM del signo de la función de decisión (text{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Las máquinas de vectores de soporte (SVM) son un potente algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza para tareas de clasificación y regresión. El objetivo principal de una SVM es encontrar el hiperplano óptimo que separe mejor los puntos de datos de diferentes clases en un espacio de alta dimensión. La clasificación de un conjunto de características en SVM está profundamente ligada a la decisión.
¿Cuál es la fórmula utilizada en el método de "predicción" para calcular la clasificación de cada punto de datos?
El método de "predicción" en el contexto de las máquinas de vectores de soporte (SVM) se utiliza para determinar la clasificación de cada punto de datos. Para comprender la fórmula utilizada en este método, primero debemos comprender los principios subyacentes de las SVM y sus límites de decisión. Las SVM son una poderosa clase de algoritmos de aprendizaje supervisado que se pueden
¿Cómo determina SVM la posición de un nuevo punto en relación con el límite de decisión?
Las máquinas de vectores de soporte (SVM) son un algoritmo de aprendizaje automático popular que se utiliza para tareas de clasificación y regresión. Las SVM son particularmente efectivas cuando se trata de datos de alta dimensión y pueden manejar límites de decisión tanto lineales como no lineales. En esta respuesta, nos centraremos en cómo SVM determina la posición de un nuevo punto en relación con el límite de decisión.
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¿Cómo clasifica SVM los nuevos puntos después de ser entrenados?
Las máquinas de vectores de soporte (SVM) son modelos de aprendizaje supervisado que se pueden usar para tareas de clasificación y regresión. En el contexto de la clasificación, las SVM tienen como objetivo encontrar un hiperplano que separe diferentes clases de puntos de datos. Una vez entrenados, los SVM se pueden usar para clasificar nuevos puntos al determinar de qué lado del hiperplano caen.