2024 ผู้เขียน: Elizabeth Oswald | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-13 00:13
“เคอร์เนล” ถูกใช้เนื่องจาก กับชุดของฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ใน Support Vector Machine ให้หน้าต่างสำหรับจัดการข้อมูล ดังนั้น โดยทั่วไป Kernel Function จะแปลงชุดข้อมูลการฝึกเพื่อให้พื้นผิวการตัดสินใจที่ไม่เป็นเชิงเส้นสามารถแปลงเป็นสมการเชิงเส้นในจำนวนช่องว่างมิติที่สูงขึ้นได้
เหตุใดจึงใช้ฟังก์ชันเคอร์เนล
ในแมชชีนเลิร์นนิง โดยปกติแล้ว “เคอร์เนล” จะใช้เพื่ออ้างถึงเคล็ดลับของเคอร์เนล วิธีการใช้ตัวแยกประเภทเชิงเส้นเพื่อแก้ปัญหาที่ไม่เป็นเชิงเส้น … ฟังก์ชันเคอร์เนลคือสิ่งที่ใช้กับอินสแตนซ์ข้อมูลแต่ละรายการเพื่อแมปการสังเกตที่ไม่เป็นเชิงเส้นดั้งเดิมในพื้นที่มิติที่สูงกว่าซึ่งแยกออกได้
เคอร์เนลใดที่ใช้ใน SVM
ประเภทฟังก์ชันเคอร์เนลที่ต้องการมากที่สุดคือ RBF เนื่องจากมีการแปลเป็นภาษาท้องถิ่นและมีการตอบสนองที่จำกัดตามแกน x ทั้งหมด ฟังก์ชันเคอร์เนลส่งคืนผลิตภัณฑ์สเกลาร์ระหว่างจุดสองจุดในพื้นที่คุณลักษณะที่เหมาะสมอย่างยิ่ง
อะไรคือความจริงเกี่ยวกับเคอร์เนลใน SVM
อัลกอริธึม SVM ใช้ชุดของฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่กำหนดเป็นเคอร์เนล ฟังก์ชัน ของเคอร์เนลคือการรับข้อมูลเป็นอินพุตและแปลงเป็นรูปแบบที่ต้องการ … ฟังก์ชันเหล่านี้สามารถเป็นได้หลายประเภท ตัวอย่างเช่น ฟังก์ชันเชิงเส้นตรง ไม่เชิงเส้น พหุนาม เรเดียลเบสิก (RBF) และซิกมอยด์
SVM ที่มีเคอร์เนล RBF คืออะไร
RBF คือ เคอร์เนลเริ่มต้น ที่ใช้ภายในการจัดประเภท SVM ของ sklearnและสามารถอธิบายได้ด้วยสูตรต่อไปนี้: … ค่าเริ่มต้นสำหรับแกมมาในอัลกอริธึมการจำแนก SVM ของ sklearn คือ: โดยสังเขป: ||x - x'||² คือระยะห่างแบบยุคลิดกำลังสองระหว่างเวกเตอร์จุดสนใจสองตัว (2 คะแนน)
