«کرنل» به دلیل استفاده می شود تا مجموعه ای از توابع ریاضی مورد استفاده در Support Vector Machine پنجره ای را برای دستکاری داده ها ارائه می دهد. بنابراین، تابع هسته به طور کلی مجموعه آموزشی داده ها را تبدیل می کند به طوری که یک سطح تصمیم گیری غیر خطی قادر به تبدیل به یک معادله خطی در تعداد بیشتری از فضاهای ابعادی است.
چرا تابع هسته استفاده می شود؟
در یادگیری ماشینی، معمولاً از "هسته" برای اشاره به ترفند هسته استفاده می شود، روشی برای استفاده از طبقه بندی کننده خطی برای حل یک مسئله غیر خطی. … تابع هسته چیزی است که بر روی هر نمونه داده اعمال می شود تا مشاهدات غیرخطی اصلی را در فضایی با ابعاد بالاتر ترسیم کند که در آن آنها قابل جدا شدن هستند.
چه هسته ای در SVM استفاده می شود؟
ترجیح داده شده ترین نوع تابع هسته RBF است. زیرا موضعی است و پاسخی محدود در امتداد محور x کامل دارد. توابع هسته محصول اسکالر را بین دو نقطه در یک فضای ویژگی بسیار مناسب برمی گرداند.
در مورد هسته در SVM چیست؟
الگوریتم های
SVM از مجموعه ای از توابع ریاضی استفاده می کنند که به عنوان هسته تعریف می شوند. عملکرد هسته این است که داده ها را به عنوان ورودی دریافت کرده و آن را به شکل مورد نیازتبدیل کند. … این توابع می توانند انواع مختلفی داشته باشند. به عنوان مثال تابع پایه خطی، غیرخطی، چند جمله ای، شعاعی (RBF) و سیگموید.
SVM با هسته RBF چیست؟
RBF هسته پیش‌فرض است که در طبقه‌بندی SVM sklearn استفاده می‌شود.الگوریتم و را می توان با فرمول زیر توصیف کرد: … مقدار پیش فرض گاما در الگوریتم طبقه بندی SVM sklearn این است: به طور خلاصه: ||x - x'||² مجذور فاصله اقلیدسی بین دو بردار ویژگی است (2 امتیاز).
