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svm 알고리즘 예제

예를 들어 선을 1차원 유클리드 공간으로 가정해 보겠습니다(예: 데이터 집합이 줄에 놓여 있다고 가정해 보겠습니다). 이제 선에서 점을 선택하면 이 점이 선을 두 부분으로 나눕니다. 선에는 1치수가, 점에는 0치수가 있습니다. 그래서 점은 선의 하이퍼 플레인입니다. 이전 예제에서 마진은 포인트에 대한 “사람의 땅”이었습니다. 여기서는 더 이상 좋은 분리 경계와 연관된 점 없는 여백을 모두 가질 수 없습니다. 일부 포인트는 여백으로 크리프. 이 블로그 게시물에서는 SVM에 대한 높은 수준의 개요를 제공할 계획입니다. SVM의 이론에 대해 이야기 할 것입니다, 그것은 비 선형 분리 데이터 세트에 대한 응용 프로그램과 뿐만 아니라 파이썬에서 SVM의 구현의 빠른 예. 다음 기사에서는 알고리즘 뒤에 있는 수학을 살펴보고 후드 아래를 파고 들 것입니다.

정말 인상적인 콘텐츠. 간단하고 효과적입니다. 사소한 문제 예제에 직면한 각 매개 변수 및 실제 응용 프로그램을 설명할 수 있다면 더 효율적일 수 있습니다. 아래 이미지(섹션 2의 이미지 1 및 이미지 2와 동일)는 서로 다른 두 개의 정규화 매개 변수의 예입니다. 왼쪽 하나는 낮은 정규화 값으로 인해 일부 오분류가 있습니다. 값이 높을수록 올바른 결과와 같은 결과가 발생합니다. 테스트 예제를 분류할 수 있습니다. 공식적으로, 환원 지원 벡터 기계는 다음과 같은 원시 최적화 문제에 의해 정의됩니다:[29] 기계 학습 알고리즘을 마스터하는 것은 전혀 신화가 아닙니다. 초보자의 대부분은 회귀를 학습하여 시작합니다.

배우고 사용하는 것은 간단하지만, 그것이 우리의 목적을 해결합니까? 물론 아니에요! 왜냐하면, 당신은 단지 회귀보다 훨씬 더 많은 것을 할 수 있기 때문입니다! 정규화 매개 변수(파이썬의 sklearn 라이브러리에서 C 매개 변수라고도 함)는 SVM 최적화에 각 학습 예제를 잘못 분류하지 않으려는 정도를 알려줍니다. 처음에 SVM이 하는 일은 두 클래스의 데이터 간에 분리선(또는 하이퍼플레인)을 찾는 것입니다. SVM은 데이터를 입력으로 가져와 가능하면 해당 클래스를 구분하는 선을 출력하는 알고리즘입니다. 각 i에 대해 {1 , … 그런 다음 계수의 결과 벡터(c 1 ~ ~ … n′ {displaystyle(c_{1},,ldots,, c_{n})}}는 지정된 구속조건을 충족시키는 계수의 가장 가까운 벡터에 투영됩니다. (일반적으로 유클리드 거리가 사용됩니다.) 그런 다음 계수의 거의 최적 벡터가 얻을 때까지 프로세스가 반복됩니다. 성능 보장이 거의 입증되지 않았지만 결과 알고리즘은 실제로 매우 빠릅니다. [18] 예를 들어, 3차원에서 평면을 발견하고(곧 이 것의 예를 볼 수 있음) 더 높은 차원에서 초평면을 발견합니다.

원래 SVM 알고리즘은 블라디미르 N. Vapnik과 알렉세이 야에 의해 발명되었다. 1963년 체르보네키스. 1992년, 베른하르트 E. 보저, 이사벨 M. 가이온, 블라디미르 N. Vapnik은 최대 마진 하이퍼플레인에 커널 트릭을 적용하여 비선형 분류기를 만드는 방법을 제안했습니다. [13] 현재의 표준 [누구에 따라?] 화신 (소프트 마진) 코린나 코르테스와 Vapnik에 의해 제안 되었다 1993 그리고 1995 년에 출판. [1] 지금까지, 난 당신이 지금 임의의 숲, 순진한 베이즈 알고리즘과 앙상블 모델링을 마스터 한 바랍니다.

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