"Kernel" משמש עקב לקבוצת פונקציות מתמטיות המשמשות ב- Support Vector Machine מספקת את החלון לתפעול הנתונים. לכן, פונקציית ליבה הופכת בדרך כלל את מערך האימון של הנתונים כך שמשטח החלטה לא ליניארי מסוגל להפוך למשוואה ליניארית במספר גבוה יותר של מרחבי מימד.
למה משתמשים בפונקציית ליבה?
בלמידת מכונה, "קרנל" משמש בדרך כלל להתייחסות לטריק הליבה, שיטה לשימוש במסווג ליניארי כדי לפתור בעיה לא ליניארית. … פונקציית הליבה היא מה שמיושמת על כל מופע נתונים כדי למפות את התצפיות הלא-לינאריות המקוריות לתוך מרחב ממדי גבוה יותר שבו הן הופכות להפרדה.
באיזה ליבה משתמשים ב-SVM?
הסוג המועדף ביותר של פונקציית ליבה הוא RBF. מכיוון שהוא מקומי ויש לו תגובה סופית לאורך ציר ה-x השלם. פונקציות הליבה מחזירות את המוצר הסקלרי בין שתי נקודות במרחב תכונה מתאים במיוחד.
מה נכון לגבי קרנל ב-SVM?
אלגוריתמים של SVM משתמשים בקבוצה של פונקציות מתמטיות המוגדרות כגרעין. הפונקציה של הקרנל היא לקחת נתונים כקלט ולהפוך אותם לצורה הנדרשת. … פונקציות אלו יכולות להיות מסוגים שונים. לדוגמה ליניארי, לא ליניארי, פולינום, פונקציית בסיס רדיאלית (RBF) וסיגמואיד.
מהו SVM עם ליבת RBF?
RBF הוא ברירת המחדל בשימוש בסיווג ה-SVM של sklearnאלגוריתם וניתן לתאר באמצעות הנוסחה הבאה: … ערך ברירת המחדל של גמא באלגוריתם הסיווג SVM של sklearn הוא: בקצרה: ||x - x'||² הוא המרחק האוקלידי בריבוע בין שני וקטורים של תכונה (2 נקודות).
