Support Vector Machine classifiers

Support Vector Machine classifiers can best be understood geometrically. In
the simplest case, consider a set of points in a two-dimensional plane, some
belonging to class A, and some belonging to class B.We are given a training set of
points whose class (Aor B) is known, and we need to build a classifier of points,
using these training points. This situation is illustrated in Figure 20.5, where the
points in class Aare denoted by X marks, while those in class B are denoted by O
marks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สนับสนุนการจําแนกเครื่องเวกเตอร์สามารถที่ดีที่สุดที่จะเข้าใจเรขาคณิต
ในกรณีที่ง่ายที่สุดพิจารณาชุดของจุดในระนาบสองมิติ,
เป็นชั้นบางส่วนและบางส่วนที่เป็นของชั้น b.we จะได้รับการฝึกอบรมชุดของจุดที่มีชั้น
(AOR ข) เป็นที่รู้จักกัน, และเราจำเป็นต้องสร้างลักษณนามของจุด,
โดยใช้จุดการฝึกอบรมเหล่านี้ สถานการณ์เช่นนี้จะแสดงในรูปที่ 20.5ที่จุด
Aare ในชั้นแสดงอยู่ในเครื่องหมาย x ในขณะที่ผู้ที่อยู่ใน Class B จะเขียนแทนด้วยเครื่องหมาย o

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คำนามภาษาเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนสามารถความเข้าใจส่วน geometrically ใน
ง่ายที่สุดกรณี พิจารณาชุดของจุดในระนาบสองมิติ บาง
ของคลาส และบางที่เป็นสมาชิกคลา B.We จะได้รับชุดฝึก
จุดที่เป็นที่รู้จักมีคลาส (อ้อ B) และเราต้องสร้าง classifier คะแนน,
ใช้สถานฝึกอบรมเหล่านี้ สถานการณ์นี้ถูกแสดงในรูป 20.5 ที่
จุดในคลาส Aare สามารถบุ โดย X เครื่อง ในขณะที่ผู้ที่อยู่ในคลาส B สามารถระบุ โดย O
เครื่องหมาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การสนับสนุนเวกเตอร์ classifiers เครื่องจะสามารถได้รับการทำความเข้าใจในทางเรขาคณิตกับฟอนต์ที่ดีที่สุด
ซึ่งจะช่วยในเรื่องความเรียบง่ายที่พิจารณาตั้งค่าที่จุดในเครื่องบินสองมิติที่บางคน
ซึ่งจะช่วยเป็นของที่ Class และบางส่วนเป็นของ Class B .เราได้รับการฝึกอบรมที่ตั้งของ
จุดซึ่งมี class ( AOR B )เป็นที่รู้จักกันและเราจำเป็นต้องสร้างลักษณนามของจุด
การใช้จุดการฝึกอบรมนี้ สถานการณ์นี้ได้แสดงไว้ในรูปที่ 20.5สถานที่ซึ่ง Aare Gorge ในระยะทางยาว
ซึ่งจะช่วยจุดในระดับ first class ที่มีผู้อุทิศให้ได้โดยทำเครื่องหมาย X ในขณะที่ผู้ที่อยู่ใน B - Class มีที่มีผู้อุทิศให้โดยทำเครื่องหมาย O
)