자그마치 수 많은 사람들이 이 문제를 해결하는 데에 참여합니다.

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최근엔 머신러닝을 공부하고 있는데, 레딧에 Please explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year old 라는 글을 봤는데, 한 마디 칭찬!

• SVM이란 무엇인가요?

  지원 벡터 머신 (SVM) 을 지원합니다.

  물론, 먼저 위키를 보세요. 지원 벡터 기계는 분류에 사용되는 학습 모델입니다: 어떤 개체들이 어떤 집단에 속하는지?

  이 이야기는 다음과 같습니다.

  오래전 발렌타인 데이에, 대인은 그의 연인을 구하려고 하지만 악마는 그와 게임을 한다.

  악마는 테이블 위에 두 가지 색의 공을 규칙적으로 놓은 것처럼 보이며 이렇게 말합니다. ", 당신은 그들을 막대기로 분리합니까? 요구: 더 많은 공을 던지더라도 계속 적용하십시오. "

  

  그래서 대장님이 이렇게 놔두고, 뭐하는 건 좋습니까?

  

  그리고 악마는, 테이블에 더 많은 공을 넣고, 한 무대가 잘못된 캠프에 있는 것처럼 보입니다.

  

  SVM는 막대기 두 변에 가능한 한 큰 간격이 있도록 막대기를 최적의 위치에 놓으려고 노력하는 것입니다.

  

  이제, 악마가 더 많은 공을 던지더라도, 막대는 여전히 좋은 경계선이다.

  

  그 다음에는 SVM 툴킷에 또 다른 더 중요한 트릭이 있다. 악마는 대신이 하나의 트릭을 배웠다는 것을 보고, 악마는 대인에게 새로운 도전을 준다.

  

  이제, 대사는 지팡이가 없어서 두 개의 공을 잘 분리할 수 있습니다. 이제 어떻게 할 것인가? 물론 모든 무장 영화와 마찬가지로 대사는 테이블을 한 번 쏘고 공이 하늘을 날아갑니다. 그리고 대사의 경력으로, 대사는 한 장의 종이를 잡고 두 개의 공의 한가운데에 넣습니다.

  

  이제, 악마의 관점에서 볼 때, 공들은 마치 곡선으로 분리된 것처럼 보입니다.

  

  그리고 나서, 지루한 어른들은 이 공을 데이터라고 부르고, 막대기를 분류기라고 부르고, 최대 간격 트릭을 최적화라고 부르고, 테이블을 커널링이라고 부르고, 종이를 하이퍼플레인으로 부르죠.

  시범 동영상

  참고:

  • 5살짜리처럼 지원 벡터 머신 (SVM) 을 설명해 주세요.

  • 지원 벡터 기계 잘 설명

  • https://www.youtube.com/watch?v=3liCbRZPrZA

• 사용자에 의해 신뢰성 있는 답변

  
  
  
  

• 한 올리버의 답변

  SVM란 무엇인가요?

  SVM (Support Vector Machine, SVM) 는 분류에 속하는 감독 학습 알고리즘이다. 데이터 채굴의 응용분야에서, 무감독 클러스터링과 대응하고 구별된다. 기계 학습, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝 등에 널리 사용되고 있다. SVM의 대략적인 원리는 그림 1과 같습니다.

  

  3/8선을 통해 실심각과 빈심각을 두 가지로 나누고 있다고 가정하자. 이 작업에 필요한 수많은 라인이 있습니다. SVM에서, 우리는 양쪽에 가장 큰 마진을 갖는 최적의 경계선을 찾습니다. 이 경우 가장자리를 거칠게 한 몇 개의 데이터 포인트는 지원 벡터라고 불리며, 이 분류 알고리즘의 이름의 원천이기도 하다.

  그리고 이것은 임의의 n 차원, 또는 무한한 차원까지 확장됩니다.

  

  우리는 n-차원에서 무한차원 공간에 있는 데이터 포인트를 가지고 있습니다. 그러면 항상 n-1 차원 안에 있는 최적의 초평면을 찾을 수 있습니다.

  그리고 마지막으로, 통계 방향: 지원 벡터 기계 (SVM) 위키:지원 벡터 머신 교육:columbia.edu이 페이지에서 그리고 멋진 비디오 데모를 보여드리겠습니다.http://youtu.be/3liCbRZPrZA

[역주]