The default SVM implementation in R

The default SVM implementation in RapidMiner is based on the so-called “dot
product” formulation shown in equations above. In this fist example we will
build an SVM using a two-dimensional data set that consists of two classes:
A and B (Figure 4.52). A RapidMiner process reads in the training data set,
applies the default SVM model, and then classifis new points based on the
model trained.
The dataset consists of 17 rows of data for three attributes: x1, x2 and class.
The attributes x
1 and x2 are numeric and class is a binomial variable consisting
of the two classes A and B. Table 4.11 shows the full data set and Figure 4.52

Kết quả (Việt) 1:

Thực hiện SVM mặc định trong RapidMiner được dựa trên cái gọi là "dấu chấmsản phẩm"xây dựng thể hiện trong phương trình ở trên. Trong ví dụ này nắm tay, chúng tôi sẽxây dựng một SVM bằng cách sử dụng một tập hợp dữ liệu hai chiều bao gồm hai lớp:A và B (hình 4.52). Một quá trình RapidMiner đọc trong thiết lập dữ liệu đào tạo,áp dụng các mặc định SVM mô hình, và sau đó classifis điểm mới dựa trên cácMô hình đào tạo.Bộ dữ liệu bao gồm 17 các hàng dữ liệu cho ba thuộc tính: x1, x2 và lớp học.Các thuộc tính x1 và x2 là số và lớp học là một nhị thức biến đổi bao gồmcủa hai lớp A và B. Bảng 4,11 Hiển thị đầy đủ dữ liệu thiết lập và con số 4.52

Kết quả (Việt) 2:

Việc thực hiện SVM mặc định trong RapidMiner được dựa trên cái gọi là "dấu chấm
công thức sản phẩm" thể hiện trong phương trình trên. Trong ví dụ này, chúng tôi nắm tay sẽ
xây dựng một SVM sử dụng một tập dữ liệu hai chiều gồm hai lớp:
A và B (Hình 4,52). Một quá trình RapidMiner đọc trong tập dữ liệu huấn luyện,
áp dụng các mô hình SVM mặc định, và sau đó classifis điểm mới dựa trên
. Mô hình đào tạo
Bộ dữ liệu bao gồm 17 dòng dữ liệu cho ba thuộc tính:. X1, x2 và lớp
Các thuộc tính x
1 và x2 là số và lớp học là một biến nhị thức gồm
hai lớp A và B. Bảng 4.11 cho thấy các bộ dữ liệu đầy đủ và Hình 4,52