Polinom yadrosi
Bu tasvirni qayta ishlashda mashhur.
Tenglama:
13-rasm.
Poliom yadrosi teglamasi
Bu yerda d – ko‘phadning darajasi.
Gauss yadrosi
Bu umumiy maqsadli yadro ma’lumotlar haqida oldindan ma’lumot bo‘lmaganda
qo‘llaniladi. Tenglama:
14-rasm.
Gauss yadrosi teglamasi
Gauss radial asosli funktsiya (RBF)
Bu umumiy maqsadli yadro ma’lumotlar haqida oldindan ma‘lumot bo‘lmaganda qo‘llaniladi.
Tenglama:
15-rasm. Gauss radial asosli funktsiya (RBF)
Laplas RBF yadrosi
Bu umumiy maqsadli yadro ma’lumotlar haqida oldindan ma‘lumot bo‘lmaganda qo‘llaniladi.
Tenglama:
16-rasm.
Laplas RBF yadrosi
Sigmasimon yadro
Biz uni neyron tarmoqlar uchun proks-server sifatida ishlatishimiz mumkin. Tenglama:
17-rasm
. Sigmasimon yadro teglamasi
hisoblanadi.
11-rasm. Gauss yadrosi grafigi
Kod qismi:
from sklearn.svm import SVC
classifier = SVC(kernel ='rbf', random_state = 0)
# training set in x, y axis
classifier.fit(x_train, y_train)
Xulosa. Tayanch vektor mashinasi - bu tasniflash va regressiya
uchu ishlatiladigan
boshqariladigan mashiani o‘rgaish algoritmi hisoblanadi. Garchi
biz regressiya muammolari
desak ham, u tasniflash uchun eng mos keladi. SVM algoritmining maqsadi ko‘p o‘lchovli
fazoda ma’lumotlar nuqtalarini aniq tasniflaydigan giperplanni topishdir. Agar
kirish
funksiyalari soni ikkita bo‘lsa, giperplan faqat chiziqdir. Agar kirish funksiyalarining soni uchta
bo‘lsa, giperplane 2 o‘lchovli tekislikka aylanadi. Xususiyatlar soni uchdan oshganda tasavvur
qilish qiyin bo‘ladi.
Gauss yadrosi - ma’lumotlar haqida oldindan ma’lumot bo’lmaganda transformatsiyani
amalga oshirish uchun ishlatiladi. Gauss yadrosining radial asos funksiyasi (RBF)
esa yuqoridagi
yadro funksiyasi bilan bir xil, transformatsiyani yaxshilash
uchun radial asos
usulini qo‘shadi.
Tayanch
vektor mashinasi
algoritmi
yuzni aniqlash,
tasvirlarni tasniflash,
matnni
turkumlashtirish va
h.k. uchun ishlatilishi mumkin.