SVM [51,2,24,18] is a marginal clas

SVM [51,2,24,18] is a marginal classifier which maximizes the margin between the data samples in the two classes. An optimal hyperplane boundary is drawn which will separate the data. In SVM, kernels are used to map the input data to a higher dimensional space where a decision boundary can be constructed. The decision function is given as:

Kết quả (Việt) 1:

SVM [51,2,24,18] là một loại biên đó tối đa hóa lợi nhuận giữa các mẫu dữ liệu trong hai lớp. Một ranh giới hyperplane tối ưu rút ra mà sẽ tách dữ liệu. Ở SVM, hạt nhân được sử dụng để ánh xạ dữ liệu đầu vào cho một không gian chiều cao nơi một ranh giới quyết định có thể được xây dựng. Các chức năng quyết định được đưa ra như:

Kết quả (Việt) 2:

SVM [51,2,24,18] là một phân loại biên tối đa hoá lợi nhuận giữa các mẫu dữ liệu trong hai lớp. Một ranh giới siêu phẳng tối ưu được rút ra mà sẽ tách dữ liệu. Trong SVM, hạt nhân được sử dụng để lập bản đồ các dữ liệu đầu vào cho một không gian nhiều chiều hơn nơi một ranh giới quyết định có thể được xây dựng. Các chức năng quyết định được đưa ra là: