Алгоритмы и структуры данных

SVM с RBF ядром

SVM с RBF ядром (радиальная базисная функция) — это метод машинного обучения для решения задач классификации и регрессии, который позволяет находить нелинейные границы между классами. RBF ядро особенно полезно, когда линейные модели не могут точно разделить данные, так как оно способно создавать сложные, нелинейные разделяющие поверхности.

Принцип работы RBF ядра:
RBF ядро трансформирует данные в высокоразмерное пространство признаков, где линейное разделение классов становится возможным. Вместо того чтобы пытаться разделить данные в исходном пространстве, оно создает нелинейные границы между классами в новом, высокоразмерном пространстве.

Когда использовать RBF ядро:
1. Линейные модели или полиномиальные ядра не дают хороших результатов, так как границы между классами слишком сложны.
2. Требуется максимальная гибкость в создании нелинейных границ между классами.
3. Данные имеют высокую сложность, и полиномиальные ядра не могут точно разделить классы.

www.tgoop.com/the_algorithms/4916

5.7K viewsFeb 5 at 11:59

SVM с RBF ядром

SVM с RBF ядром (радиальная базисная функция) — это метод машинного обучения для решения задач классификации и регрессии, который позволяет находить нелинейные границы между классами. RBF ядро особенно полезно, когда линейные модели не могут точно разделить данные, так как оно способно создавать сложные, нелинейные разделяющие поверхности.

Принцип работы RBF ядра:
RBF ядро трансформирует данные в высокоразмерное пространство признаков, где линейное разделение классов становится возможным. Вместо того чтобы пытаться разделить данные в исходном пространстве, оно создает нелинейные границы между классами в новом, высокоразмерном пространстве.

Когда использовать RBF ядро:
1. Линейные модели или полиномиальные ядра не дают хороших результатов, так как границы между классами слишком сложны.
2. Требуется максимальная гибкость в создании нелинейных границ между классами.
3. Данные имеют высокую сложность, и полиномиальные ядра не могут точно разделить классы.

BY Алгоритмы и структуры данных