Was bedeutet SVM-Support?

Was bedeutet SVM-Support?

Ich habe gerade gerade selbst maschinelles Lernen gelernt und sah einen Beitrag auf reddit mit dem Titel "Please explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year old", ein Wort Lob!

• #### Was ist SVM?

Unterstützung der Support Vector Machine (SVM)

Natürlich sollten Sie sich das Wiki zuerst anschauen. Support Vector Machines sind Lernmodelle, die für die Klassifizierung verwendet werden: welche Individuen in einer Population gehören wohin?

Nun, die Geschichte geht folgendermaßen:

Vor langer Zeit wollte der Große seinen Liebhaber retten, aber der Teufel spielte ein Spiel mit ihm.

Der Teufel legt auf dem Tisch, wie es scheint, regelmäßig zwei Farbkugeln und sagt: "Willst du sie mit einem Stock trennen?

Ich habe mir vorgestellt, dass ich das nicht tun kann.

Dann setzt der Teufel noch mehr Bälle auf den Tisch, und es scheint, dass eine Station in die falsche Richtung gegangen ist.

SVM ist der Versuch, die Stange in die beste Position zu bringen, so dass es möglichst große Abstände an beiden Seiten gibt.

Jetzt ist der Stock eine gute Grenze, auch wenn der Teufel mehr Ballen legt.

Dann gibt es einen weiteren, noch wichtigeren Trick in der SVM-Toolbox. Der Teufel sieht, dass der Superheld einen Trick gelernt hat, und gibt ihm eine neue Herausforderung.

Nun, der große Mann hat keinen Stab, der ihm gut helfen kann, die beiden Kugeln zu trennen. Was soll man jetzt tun? Natürlich, wie in allen Kampfsportfilmen, schlägt der große Mann den Tisch und die Kugel fliegt in die Luft.

Nun, aus der Sicht des Teufels sehen die Kugeln aus, als wären sie von einer Kurve getrennt.

Und dann, als die Leute langweilig wurden, nannten sie die Kugeln "Daten", den Stock "Klassifikator", den größten Abstand Trick "Optimierung", den Tisch "Kernelling", das Papier "Hyperplane".

Demonstrationsvideo

Nachfolgend:

• Bitte erklären Sie mir Support Vector Machines (SVM), als wäre ich 5 Jahre alt.

• Unterstützung Vektor Maschinen gut erklärt

• https://www.youtube.com/watch?v=3liCbRZPrZA

• Die Antwort des Benutzers ist zuverlässig.

• #### Bekannte Antwort von Han Oliver

Was ist SVM?

SVM - support vector machine, allgemein als support vector machine bekannt, ist ein überwachter Lernalgorithmus, der in die Kategorie der Klassifizierung gehört. In Anwendungen der Datenmining entspricht und unterscheidet sich Clustering von Unsupervised. Es wird häufig für Maschinelles Lernen, Computer Vision und Data Mining verwendet. Das SVM funktioniert in etwa wie in Abbildung 1.

Nehmen wir an, wir wollen durch eine 3-8 Linie die wahren und leeren Zentralkreise in zwei Kategorien einteilen. Es gibt also unzählige mehrere Linien, die diese Aufgabe erfüllen können. Im SVM suchen wir nach einer optimalen Grenzlinie, die die größten Margen auf beiden Seiten hat. In diesem Fall werden mehrere Datenpunkte, die an den Kanten vergrößert werden, als Support-Vektoren bezeichnet, was auch die Herkunft des Namens für diesen Algorithmus ist.

Das ist eine sehr einfache Methode, um das Problem zu lösen, und man kann es auf beliebige n-dimensionale und sogar unendliche Dimensionen ausdehnen, wie in Abbildung 2.

Wir haben eine Reihe von Datenpunkten in einem n-dimensionalen bis unendlich-dimensionalen Raum, Dann kann man immer eine optimale Hyperebene finden, die immer in der n-1-Dimension ist.

Und schließlich: Statistiken: Support Vector Machines (SVM) Wiki:Support-Vektormaschine Tutorials: Columbia.edu Ich habe eine Video-Demonstration gemacht.http://youtu.be/3liCbRZPrZA

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