Ev Kişisel Finans Destek Vektör Makinesi Tahmin Edici Analizin Geleceği Nasıl Öngördüğünü Destek Vektör Makinesi (SVM)

Destek Vektör Makinesi Tahmin Edici Analizin Geleceği Nasıl Öngördüğünü Destek Vektör Makinesi (SVM)

Video: The future we're building -- and boring | Elon Musk 2025

Video: The future we're building -- and boring | Elon Musk 2025
Anonim

destek vektör makinesi (SVM), yeni bir veri sınıflandırma algoritmasıdır Veri öğelerini etiketli kategorilerden birine ekleyin. SVM çoğu durumda ikili sınıflandırıcıdır; söz konusu verilerin iki olası hedef değeri içerdiğini varsayar.

SVM algoritmasının bir başka sürümü olan çok sınıflı SVM, , birden fazla sınıf (gruplama veya kategori) içeren bir veri kümesindeki sınıflandırıcı olarak kullanılmak üzere SVM'yi arttırır. SVM, görüntü tanıma, tıbbi teşhis ve metin analizi gibi birçok uygulamada başarıyla kullanılmıştır.

Bir resimdeki bir nesnenin adını otomatik olarak algılayıp tahmin edeceğiniz tahmini bir analitik model tasarladığınızı varsayalım. Bu aslında resim tanıma sorunudur - veya daha özel olarak, yüz tanıma: Sınıflandırıcının bir fotoğrafdaki bir kişinin adını tanımasını istiyorsunuz.

Bu karmaşıklığın üstesinden gelmeden önce, aynı sorunun daha basit bir versiyonunu düşünün: Tek tek meyve parçalarının resimlerini aldınız ve sınıflandırıcınızın resimde ne tür meyve türünü öngördüğünü varsayalım. Sadece iki çeşit meyvenin olduğunu varsayalım: elma ve armut, resim başına bir tane.

Yeni bir resim verildiğinde, resme bakmadan meyvenin elma mı yoksa armut olduğunu öngörmek istersiniz. SVM'nin her bir resmi elma veya armut olarak sınıflandırmasını istiyorsunuz. Diğer tüm algoritmalarda olduğu gibi, ilk adım klasörü eğitmektir.

Diyelim ki 200 elma elma ve 200 armut fotoğrafı var. Öğrenme aşaması, bu resimlerin sınıflandırıcıya beslenmesinden oluşur; böylece bir elmanın nasıl göründüğünü ve bir armutun neye benzediğini öğrenir. Bu ilk adıma geçmeden önce, her bir görüntüyü, (örneğin) R istatistik paketini kullanarak bir veri matrisine dönüştürmeniz gerekir.

Bir görüntüyü bir matriste sayı olarak temsil etmek için basit bir yol, resim içindeki geometrik formları (daire, çizgi, kareler veya dikdörtgenler gibi) aramak ve her örneğinin konumlarını bulmaktır her geometrik form. Bu rakamlar, bir koordinat sisteminde çizilen gibi, görüntü içindeki nesnelerin koordinatlarını da temsil edebilir.

Tahmin edebileceğiniz gibi, bir görüntüyü bir matris matrisi olarak göstermek, basit bir görev değildir. Görüntü sunumuna ayrı bir araştırma alanı ayrılmıştır.

Aşağıdaki, bir destek vektör makinesinin, algoritmanın geçmişte öğrendiği şeylere dayanarak bir meyvenin sınıfını (matematiksel olarak elma veya armut olarak etiketleme) nasıl öngörebileceğini göstermektedir.

Bütün görüntüleri veri matrislerine dönüştürdüğünüzü varsayalım. Daha sonra destek vektör makinesi iki ana girdi alır:

  • Önceki (eğitim) verileri: Bu matris seti daha önce görülen elma ve armut görüntülerine karşılık gelir.

  • Yeni (görünmeyen) veriler bir matriste dönüştürülen bir görüntüyü kapsar. Amaç resimdeki neyi otomatik olarak tahmin etmektir - elma veya armut.

Destek vektörü, çoğu zaman çekirdek işlevi olarak adlandırılan, bilinmeyen resmin etiketini (elma) tahmin etmek için yeni veriyi eğitim verisinden en iyi görüntüye eşleyen bir matematik işlevi olan bir matematiksel işlev kullanır veya armut).

Diğer sınıflayıcılara kıyasla, destek vektör makineleri, sağlam, doğru tahminler üretir, gürültülü verilerin en azından etkilenir ve fazla uyumluluk eğilimi daha az olur. Bununla birlikte, destek vektör makinelerinin, yalnızca iki kategoriye (elma veya armut gibi) sahip olduğunuzda ikili sınıflandırma için en uygun olduğunu aklınızda bulundurun.

Destek Vektör Makinesi Tahmin Edici Analizin Geleceği Nasıl Öngördüğünü Destek Vektör Makinesi (SVM)

Editörün Seçimi

Doktor Asistan Sınavı: Skleroderma - mankenler

Doktor Asistan Sınavı: Skleroderma - mankenler

Skleroderma, aynı zamanda ilerleyici sistemik skleroz (PSS) olarak da bilinir, otoimmün bir hastalıktır bağ dokularını etkiler, Doktor Asistan Sınavında (PANCE) kapsanacaktır. Akciğerler ve böbrekler de dahil olmak üzere çeşitli organlar da etkilenebilir, ancak cilt ağırlıklı olarak dahil edilir. Kolajen oluşması nedeniyle cilt aslında sıkılaşır. Skleroderma neden olabilir ...

Doktor Asistan Sınavı: Deri veya Saç Dökülmesi Tıbbi Durumlar - Hayvan Maskesi

Doktor Asistan Sınavı: Deri veya Saç Dökülmesi Tıbbi Durumlar - Hayvan Maskesi

Doktor Asistanlığı Sınavı için (PANCE) için, çok ciddi ve potansiyel olarak hayatı tehdit eden bazı maddeleri gözden geçirmeniz gerekecektir: dış tabakayı kaybedebileceğiniz cilt koşulları, derinin epidermisi. Dökülme hastalıkları, yanıklar ve çok fatal olmayan bir cilt rahatsızlığı, alopesi gözden geçirdiğinizden emin olun. Desquamating diseases Desquamation, Despamating diseases Dizinin kaybolması ya da dökülmesidir ...

Hekim Yardımcısı Sınav: Kişilik Bozuklukları - mankenleri

Hekim Yardımcısı Sınav: Kişilik Bozuklukları - mankenleri

Hekim Yardımcısı Sınav (Pance) tanıdık olmasını bekliyoruz olacak kişilik bozukluklarıyla birlikte. Bir kişilik bozukluğunun izlerinden biri, toplumsal normlardan çok farklı olan davranışlar veya düşünce süreçleridir. Kişi hayatta değil. Buna ek olarak, kişi davranışları uygunsuz görmemektedir. Nasıl teşhis ve ...

Editörün Seçimi

Neden Çevrimiçi Topluluk Yarışmasını Yavaş ve Kararlı Kazanır - canavarlar

Neden Çevrimiçi Topluluk Yarışmasını Yavaş ve Kararlı Kazanır - canavarlar

Çevrimiçi topluluklar belirlenmemiştir - Bu ve unutun, işler. En iyi senaryo, istikrarlı, organik büyüme sağlamak olsa da, gerçek şu ki, bir gecede olmaz. İlk bakışta hayal kırıklığına uğrayabilirsiniz, çünkü aynı anda yalnızca birkaç üyeniz var ve işvereniniz topluluğunuzun yeterince hızlı büyüdüğünü düşünmüyor olabilir, ancak gerçek şu ki ...

Blog Sitenizin Fontları Nerede Bulacaksınız - AYRINTILILAR

Blog Sitenizin Fontları Nerede Bulacaksınız - AYRINTILILAR

Web'de pek çok yeri bulmaya çalışıyor yazı tipleri, en iyi siteleri bulmak zor olabilir. Google Web Fontları'na ek olarak, aşağıdaki listeler, ücretsiz ya da ücret karşılığında yazı tiplerini aramak için en sevdiğim yerlerden bazılarına işaret ediyor. Yazı tipi bulma macerasına devam ederken, tanıdık olmanız gerekir ...

Editörün Seçimi

Photoshop CS6'daki Yeni Bulanıklaştırma Galerisi ile Nasıl Çalışılır - mankenler

Photoshop CS6'daki Yeni Bulanıklaştırma Galerisi ile Nasıl Çalışılır - mankenler

Photoshop CS6'daki üç yeni Blur filtresinden, seçeneklerinizi içeren Blur Tools ve Blur Effects gibi ilgili kontrol panellerine de erişeceksiniz. Her üç filtre de özel efektler oluşturmanızı sağlar. Alan Bulanıklığı: Resminiz üzerinde genel bir bulanıklık oluşturur. Ek kontrol noktaları veya pimler ekleyerek ...

Photoshop CS6'daki Özellikler Paneli ile Çalışma - mankenler

Photoshop CS6'daki Özellikler Paneli ile Çalışma - mankenler

Adobe, kısa ömürlü , şimdi Maskeler ve Ayarlar panellerinin özelliklerini içeren Özellikler paneli lehine Photoshop CS6'daki Bağımsız Maskeler panelinde. Ancak endişelenmeyin. Daha önce Maskeler paneli tarafından sağlanan özelliklerin hiçbiri kayboldu. Yeni Özellikler paneli, katmanını eklemenize, düzenlemenize ve yönetmenize olanak tanır ...

Photoshop CS6'da Ufuk Noktası ile Çalışma - mankenler

Photoshop CS6'da Ufuk Noktası ile Çalışma - mankenler

Photoshop CS6'daki Ufuk Noktası komutunu etkinleştirir perspektif uçaklarına sahip görüntülerde gerçekçi düzenlemeler yapmanız gerekir. Ufuk Noktası ile, resimlerinizdeki düzlemleri belirlediniz ve daha sonra çeşitli teknikler kullanarak bu düzlemler üzerinde nesneler ekleyip yok ettiniz. Düzenlenmesi gereken bir resmi açın. Yapıştırmanız gerekiyorsa ...