Med hjälp av datorer, det fanns ett behov av ett mer avancerat system kan klassificera stora mängder information, det är hur en grupp matematiker kom upp med stöd Vector Machine (SVM). Omdömen
Support Vector Machine är en matematisk procedur som används av datorn för att klassificera stora mängder information. Denna metod är mer tillförlitliga än de gamla metoderna. Omdömen
För att kunna förstå hur stödvektor maskinen fungerar, bör du först förstå att klassificeringen handlar om utbildning och testning av uppgifterna.
En Support Vector Machine fyller två funktioner, klassificering och regression. Klassificeringen funktion är arbetet med att hitta en hyper yta för insatsvaror. Hyper delar sedan den positiva till negativa exempel. Därför valet kommer att sätta hyper ytan så nära som möjligt av de positiva eller negativa exempel. Det enklaste sättet att utbilda stödvektormaskin är användningen av Sequential Minimal optimering som är snabbare och enklare metod. Omdömen
De algoritmer som används i stödvektormaskin hjälpa maskinen att ge utgångarna i bakre sannolikhet.
Support vektormaskiner används för att lösa problemet med klassificeringen för större uppgifter. Detta system kom att lösa problemet med klassificeringen kallas gles datamatrisen, varigenom uppgifter med sekretess ibland har en uppsättning ord som saknas. Stöd vektor maskinen är en motor som ser till att erhålla de data mycket snabbare med större effektivitet.
emellertid stödvektormaskin har sina egna nackdelar. De flesta av datorerna saknar minne för att stödja vektormaskinen på grund av textintensiva nackdelarna med klassificeringsnummer texten finns på hemsidan.
Omdömen
En av de lösningar som datorn använder för att klassificera data chunking. Chunking är den process där problemen är uppdelade i bitar och detta gör datorn förmåga att stödja data. De spaltning tekniker som används av stödvektormaskiner är SMO eller SVM ljus. Men problemet med Chunking är att hastigheten av klassificerare blir låg.
Även med dessa få bakslag är stödvektormaskin fortfarande bäst av klassificerare som medger mindre stress och som är riskfri. Den goda nyheten är att matematiker och forskare ständigt försöker förbättra stödet vektormaskinen.
Omdömen
Om du behöver stöd vektor maskin, kan du få det på internet. Omdömen