Understanding SVM

จาก Morange Wiki
รุ่นแก้ไขเมื่อ 09:18, 11 สิงหาคม 2559 โดย Nobpadon (คุย | มีส่วนร่วม) (หน้าที่ถูกสร้างด้วย ''''วัตถุประสงค์''' *เราจะเห็นความเข้าใจง่ายของ SVM '''ท...')
(ต่าง) ←รุ่นแก้ไขก่อนหน้า | รุ่นแก้ไขล่าสุด (ต่าง) | รุ่นแก้ไขถัดไป→ (ต่าง)

วัตถุประสงค์

  • เราจะเห็นความเข้าใจง่ายของ SVM

ทฤษฎี

เส้นตรงข้อมูลแบบแยก
พิจารณาภาพด้านล่างซึ่งมีสองประเภทของข้อมูล, สีแดงและสีฟ้า ใน kNN สำหรับการทดสอบข้อมูลที่เราใช้ในการวัดระยะทางของทุกตัวอย่างการฝึกอบรมและใช้เวลาหนึ่งที่มีระยะทางขั้นต่ำ มันต้องใช้เวลาอีกมากในการวัดระยะทางทั้งหมดและความอุดมสมบูรณ์ของหน่วยความจำในการจัดเก็บทุกตัวอย่างการฝึกอบรม แต่การพิจารณาข้อมูลที่ได้รับในภาพที่เราควรจะต้องว่ามาก?

Selection 046.jpg