يتم استخدام "Kernel" بسببلمجموعة من الوظائف الرياضية المستخدمة في Support Vector Machine الذي يوفر نافذة لمعالجة البيانات. لذلك ، تعمل وظيفة Kernel بشكل عام على تحويل مجموعة التدريب من البيانات بحيث يكون سطح القرار غير الخطي قادرًا على التحول إلى معادلة خطية في عدد أكبر من مسافات الأبعاد.
لماذا يتم استخدام وظيفة kernel؟
في التعلم الآلي ، عادة ما تستخدم "النواة" للإشارة إلى خدعة النواة ،طريقة لاستخدام المصنف الخطي لحل مشكلة غير خطية. … وظيفة kernel هي ما يتم تطبيقه على كل مثيل بيانات لتعيين الملاحظات غير الخطية الأصلية في مساحة ذات أبعاد أعلى حيث تصبح قابلة للفصل.
ما هي النواة المستخدمة في SVM؟
النوع الأكثر تفضيلاً لدالة النواة هوRBF. لأنها مترجمة ولها استجابة محدودة على طول المحور السيني الكامل. تعيد دوال النواة المنتج القياسي بين نقطتين في مساحة ميزة مناسبة للغاية.
ما حقيقة النواة في SVM؟
تستخدم خوارزميات SVM مجموعة من الوظائف الرياضية التي يتم تعريفها على أنها النواة. وظيفةللنواة هي أخذ البيانات كمدخلات وتحويلها إلى النموذج المطلوب. … يمكن أن تكون هذه الوظائف من أنواع مختلفة. على سبيل المثال دالة الأساس الخطية ، غير الخطية ، كثيرة الحدود ، الشعاعية (RBF) ، والدالة السينية.
ما هو SVM مع نواة RBF؟
RBF هوالنواة الافتراضيةالمستخدمة ضمن تصنيف SVM الخاص بـ sklearnالخوارزمية ويمكن وصفها بالصيغة التالية: … القيمة الافتراضية لجاما في خوارزمية تصنيف SVM في sklearn هي: باختصار: || x - x '|| ² هي المسافة الإقليدية المربعة بين متجهي السمات (نقطتان).
