Support Vector Machines (SVM) algoritması, sınıflandırma ve regresyon analizi için kullanılan bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Bu algoritma, verileri farklı boyutlarda uzaylarda belirleyerek farklı sınıflara ayırır.

Cevap : 1 , sınıflandırma, makine öğrenimi, SVM, algoritma

SVM, verileri bir hiper düzlem üzerinde ayırarak, iki sınıf arasındaki doğrusal veya doğrusal olmayan ayrımı yapmak için kullanılan bir sınıflandırma algoritmasıdır. SVM algoritması, çok boyutlu verileri kullanarak, farklı sınıflara ait örneklerin bir hiper düzlem üzerinde nasıl ayrılabileceğini belirler. Bu şekilde, bir örnek verildiği zaman, hangi sınıfa ait olduğunu belirlemek mümkün olur.

SVM algoritması, verilerin özelliklerinden yararlanarak, örnekleri iki farklı sınıfa ayırır. Bu amaçla, örneklerin veri kümesindeki özelliklerine göre, bir hiper düzlem çizilir. Hiper düzlem, verilerin en iyi şekilde ayrılabilmesini sağlayan bir düzlemdir. Bu hiper düzlem üzerinde belirlenen noktalara destek vektörler denir. Sınıflandırma işlemi, bu destek vektörlerin kullanımıyla gerçekleştirilir.

SVM algoritması, doğrusal veya doğrusal olmayan durumlarda kullanılabilen bir algoritmadır. Doğrusal SVM algoritması, verilerin doğrusal olarak ayrılabildiği durumlarda kullanılırken, doğrusal olmayan SVM algoritması da verilerin doğrusal olarak ayrılamadığı durumlar için uygulanır. Doğrusal olmayan SVM algoritması, çekirdek fonksiyonları aracılığıyla, verileri farklı boyutlardaki uzaylarda da ayrıştırabilmektedir.

SVM algoritması, yüksek boyutlu veriler ve gürültülü verileri de işleyebilen bir algoritmadır. Ayrıca, SVM algoritması, verilerin birbirine çok yakın olduğu durumlarda da yüksek doğruluk oranları elde etmek için kullanılabilir. Bu nedenle, SVM algoritması, sınıflandırma ve regresyon analizi için önemli bir araçtır.

Sonuç olarak, SVM algoritması, makine öğrenimi alanında sınıflandırma ve regresyon analizleri için kullanılan etkili bir algoritmadır. Verilerin bir hiper düzlem üzerinde ayrıştırılması sayesinde, doğru ve doğru olmayan sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilebilir. SVM algoritması, yüksek boyutlu ve gürültülü verileri işleyebilme yeteneği ve yüksek doğruluk oranları ile de ön plana çıkmaktadır.


0 0 KerMenMenMenMe 24-04-2023 06:09:50 tarihinde yazdı.