“Kernel” word gebruik as gevolg van om 'n stel wiskundige funksies wat in Support Vector Machine gebruik word, verskaf die venster om die data te manipuleer. Dus, kernfunksie transformeer gewoonlik die opleidingstel data sodat 'n nie-lineêre besluitoppervlak in 'n groter aantal dimensieruimtes na 'n lineêre vergelyking kan omskep.
Waarom word kernfunksie gebruik?
In masjienleer word 'n "kern" gewoonlik gebruik om na die kerntruuk te verwys, 'n metode om 'n lineêre klassifiseerder te gebruik om 'n nie-lineêre probleem op te los. … Die kernfunksie is wat op elke data-instansie toegepas word om die oorspronklike nie-lineêre waarnemings in 'n hoër-dimensionele ruimte te karteer waarin hulle skeibaar word.
Watter kern word in SVM gebruik?
Die soort kernfunksie wat die meeste verkies word, is RBF. Omdat dit gelokaliseer is en 'n eindige reaksie langs die volledige x-as het. Die kernfunksies gee die skalêre produk tussen twee punte terug in 'n uiters geskikte kenmerkspasie.
Wat is die waarheid omtrent kern in SVM?
SVM-algoritmes gebruik 'n stel wiskundige funksies wat as die kern gedefinieer word. Die funksie van kern is om data as invoer te neem en dit te transformeer in die vereiste vorm. … Hierdie funksies kan verskillende tipes wees. Byvoorbeeld lineêr, nie-lineêr, polinoom, radiale basisfunksie (RBF) en sigmoïed.
Wat is SVM met RBF-kern?
RBF is die verstekkern wat binne die sklearn se SVM-klassifikasie gebruik wordalgoritme en kan beskryf word met die volgende formule: … Die verstekwaarde vir gamma in sklearn se SVM-klassifikasiealgoritme is: Kortliks: ||x - x'||² is die kwadraat Euklidiese afstand tussen twee kenmerkvektore (2 punte).
