支持向量機
在支持向量機學習什麼?
關於這個檢驗證書課程
支持向量機和支持向量網絡模型是基於監督學習模型,主要用於分類和回歸分析。支持向量機SVM是一個健壯的、高效的預測方法與統計方法是開發一個堅實的基礎在AT&T貝爾實驗室弗拉基米爾Vapnik和他的工人。
SVM是像任何其他機器學習算法。SVM是美聯儲的一組訓練例子與每個標記為屬於兩類;其訓練算法構建一個模型,分配新的例子,一個類,所以從本質上講,這是一個non-probabilistic二進製線性分類器。地圖幾何,一個支持向量機訓練例子來點空間,然後試圖最大化的寬度之間的差距兩類。預測的輸入值映射到相同的空間和預測屬於一個類基於哪一方的利潤下降。簡而言之,一個支持向量機分類成類的數據創建一條線或一個超平麵,把數據轉換成類。
相比更高級的係統,如神經網絡,支持向量機有兩個主要的優點。甚至,SVM具有較高的速度和更好的性能與一個小樣本集。
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課程大綱
數據是機器學習的靈魂,有特定的方法來有效地處理它。這個模塊首先介紹了機器學習,討論所涉及的數學過程。您將了解監督和非監督學習,數據科學機器學習步驟,線性回歸,皮爾森係數,最適合線,係數行列式。最後,您將通過一個案例研究來幫助你有效地理解機器學習的概念。
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常見問題
支持向量機是什麼?用一個例子解釋一下嗎?
支持向量機(SVM)是一種監督深入學習算法執行監督學習分類或回歸的一個數據集隔離成類。支持向量機在計算生物學發現巨大的應用。支持向量機的一個著名的用例是蛋白質折疊和遠程同源性檢測。‘這SVM用於模型和分析蛋白質序列的不同模型。在內部,它使用不同的方法來解決部署的內核函數,幫助找到不同蛋白質序列之間的相似性。
支持向量機是什麼好處?
SVM發現應用在許多領域,包括計算機視覺,NLP,內容審核,評審和推薦係統,計算生物學,銷售和分析、生物技術等。
我什麼時候應該使用支持向量機?
支持向量機主要分類算法,但它可以用於回歸和異常值的檢測。支持向量機可以使用無關的線性問題即。,它可以應用線性和非線性問題。對支持向量機給一個好的結果,必須持有下列條件:
其他數據是線性可分的數據需要轉換使用各種內核。轉換並不支持向量機的一部分,它可以吹出的數量特征。
SVM的性能惡化增加數量的尺寸比其他方法如隨機森林。SVM使用約束優化問題和惡化與輸入特征數的增加。
支持向量機不適合一個數據集特征的數量遠遠大於觀測的數量。
分類變量不是處理的開箱即用的支持向量機算法。
什麼是內核從支持向量機的角度來看?
內核是一個方法,將二維平麵到高維空間,使其彎曲的在高維空間中。通俗的語言,內核是一個函數,將數據從低維空間映射到高維空間。
什麼是內核技巧用於支持向量機?
內核技巧是用來變換非線性數據線性形式。內核技巧是一個數學方法非線性數據投射到一個更高的維度空間,便於分類數據除以它在一個平麵線性。這是通過使用拉格朗日公式使用拉格朗日乘數。
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