„Kernelit” kasutatakse matemaatiliste funktsioonide komplekti tõttu, mida kasutatakse tugivektori masinas, mis pakub akna andmetega manipuleerimiseks. Niisiis, Kernel Function teisendab üldiselt treeningandmete komplekti nii, et mittelineaarne otsustuspind on võimeline teisendama lineaarseks võrrandiks suuremas arvus dimensiooniruumides.
Miks kasutatakse kerneli funktsiooni?
Masinõppes kasutatakse tuumatrikile viitamiseks tavaliselt tuuma, meetodit lineaarse klassifikaatori kasutamiseks mittelineaarse probleemi lahendamiseks. … Kerneli funktsioon on see, mida rakendatakse igale andmeeksemplarile, et kaardistada algsed mittelineaarsed vaatlused kõrgema mõõtmega ruumi, kus need muutuvad eraldatavaks.
Millist tuuma SVM-is kasutatakse?
Kõige eelistatuim kernelifunktsioon on RBF. Kuna see on lokaliseeritud ja sellel on piiratud vastus piki täielikku x-telge. Kerneli funktsioonid tagastavad skalaarkorrutise kahe punkti vahel ülim alt sobivas funktsiooniruumis.
Mis on tõsi SVM-i kerneli kohta?
SVM-algoritmid kasutavad matemaatilisi funktsioone, mis on määratletud tuumana. Kerneli funktsioon on võtta andmed sisendiks ja teisendada need nõutavasse vormi. … Need funktsioonid võivad olla erinevat tüüpi. Näiteks lineaarne, mittelineaarne, polünoom, radiaalne baasfunktsioon (RBF) ja sigmoid.
Mis on SVM RBF-i tuumaga?
RBF on vaiketuum, mida kasutatakse sklearni SVM-i klassifikatsioonisalgoritmi ja seda saab kirjeldada järgmise valemiga: … Sklearni SVM-i klassifitseerimisalgoritmi gamma vaikeväärtus on: Lühid alt: ||x - x'||² on ruudus Eukleidiline kaugus kahe tunnusvektori vahel (2 punkti).
