Якое прызначэнне Soft Margin SVM і чым ён адрозніваецца ад зыходнага алгарытму SVM?
Мэтай Soft Margin SVM (Support Vector Machine) з'яўляецца ўлічэнне некаторых памылак класіфікацыі ў навучальных даных, каб дасягнуць лепшага балансу паміж максімізацыяй маржы і мінімізацыяй колькасці няправільна класіфікаваных узораў. Гэта адрозніваецца ад зыходнага алгарытму SVM, мэта якога - знайсці гіперплоскасць, якая падзяляе даныя на два класы з максімальным запасам і без няправільна класіфікаваных выбарак.
Арыгінальны алгарытм SVM, таксама вядомы як SVM з цвёрдым запасам, мяркуе, што даныя лінейна падзельныя, што азначае, што існуе гіперплоскасць, якая можа ідэальна падзяліць два класы. Аднак на практыцы часта бывае цяжка знайсці такую гіперплоскасць з-за шуму або перакрыцця кропак дадзеных. Soft Margin SVM вырашае гэтае абмежаванне шляхам увядзення зменнай слабіны, якая дапускае некаторыя памылкі класіфікацыі.
У Soft Margin SVM мэта складаецца ў тым, каб знайсці гіперплоскасць, якая раздзяляе даныя з максімальна магчымым запасам, а таксама з улікам пэўнай колькасці няправільна класіфікаваных узораў. Пераменная слабіны ўводзіцца для вымярэння ступені няправільнай класіфікацыі. Чым большая зменная слабіны, тым больш памылак няправільнай класіфікацыі дапускаецца. Мэтавая функцыя затым мадыфікуецца, каб мінімізаваць суму зменных слабіны, у дадатак да максімізацыі маржы.
Увядзенне зменнай слабіны прыводзіць да больш гнуткай мяжы прыняцця рашэнняў, паколькі дазваляе некаторым узорам знаходзіцца не на тым баку гіперплоскасці. Гэтая гібкасць асабліва карысная пры працы з шумнымі або перакрываючыміся дадзенымі, паколькі яна можа дапамагчы прадухіліць празмернае абсталяванне і палепшыць прадукцыйнасць абагульнення мадэлі.
Каб вырашыць праблему Soft Margin SVM, можна выкарыстоўваць такія метады аптымізацыі, як квадратычнае праграмаванне. Адным з папулярных падыходаў з'яўляецца выкарыстанне бібліятэкі CVXOPT у Python, якая забяспечвае просты і эфектыўны спосаб вырашэння праблем выпуклай аптымізацыі. CVXOPT дазваляе сфармуляваць задачу Soft Margin SVM як задачу квадратычнага праграмавання, якую потым можна вырашыць для атрымання аптымальнай гіперплоскасці.
Мэта Soft Margin SVM - дапусціць некаторыя памылкі класіфікацыі ў навучальных даных, каб дасягнуць лепшага балансу паміж максімізацыяй маржы і мінімізацыяй няправільна класіфікаваных узораў. Гэта адрозніваецца ад зыходнага алгарытму SVM, мэта якога - знайсці гіперплоскасць, якая падзяляе даныя з максімальным запасам і без няправільна класіфікаваных выбарак. Soft Margin SVM уводзіць слабую зменную для вымярэння ступені няправільнай класіфікацыі і мадыфікуе мэтавую функцыю, каб мінімізаваць суму слабых зменных. Увядзенне зменнай слабіны прыводзіць да больш гнуткай мяжы рашэння, што можа палепшыць прадукцыйнасць абагульнення мадэлі.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/MLP Машыннае навучанне з Python:
- Чаму варта выкарыстоўваць KNN замест алгарытму SVM і наадварот?
- Што такое Quandl і як яго ўсталяваць і выкарыстоўваць для дэманстрацыі рэгрэсіі?
- Як разлічваецца параметр b у лінейнай рэгрэсіі (перасячэнне y найлепшым чынам)?
- Якую ролю адыгрываюць вектары падтрымкі ў вызначэнні мяжы рашэння SVM і як яны вызначаюцца ў працэсе навучання?
- У кантэксце аптымізацыі SVM, якое значэнне вектара вагі "w" і зрушэння "b" і як яны вызначаюцца?
- Якая мэта метаду `visualize` у рэалізацыі SVM і як ён дапамагае зразумець прадукцыйнасць мадэлі?
- Як метад "predict" у рэалізацыі SVM вызначае класіфікацыю новай кропкі даных?
- Якая галоўная мэта машыны апорнага вектара (SVM) у кантэксце машыннага навучання?
- Як такія бібліятэкі, як scikit-learn, можна выкарыстоўваць для рэалізацыі класіфікацыі SVM у Python і якія ключавыя функцыі задзейнічаны?
- Растлумачце значэнне абмежавання (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) у аптымізацыі SVM.
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/MLP Machine Learning with Python