Margin Maximization

Türkçe: Marjin Maksimizasyonu (Güvenlik Aralığı Büyütme)

Ayrıntılı Tanım

Karar sınırı (hiper-düzlem) ile sınıfların en yakın sınır elemanları (destek vektörleri) arasındaki dik mesafenin matematiksel olarak en büyük değere ulaştırılması sürecidir.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Karar sınırının bir sınıfa çok yakın geçip yeni verilerde hata yapmasını engeller; modele en yüksek güvenlik toleransını kazandırır.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

Marjin mesafesi

\frac{2}{\|w\|}

formülüyle ifade edilir. Bu mesafeyi maksimize etmek,

\frac{1}{2}\|w\|^2

ifadesini minimize etmeye dönüştürülerek kuadratik programlama ile çözülür.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Dar bir boğazdan geçen geminin karaya oturmaması için iki kıyıya da eşit mesafede tam ortadan dümen kırması.

Benzer Terimlerden Farkı

Standart sınıflandırıcılarda sadece doğru tarafta kalmak yeterliyken, Margin Maximization sınırın ne kadar uzağında kaldığınızı optimize eder.

İlişkili Terimler (2)

#41

Support Vector Machines (SVM)

Destek Vektör Makineleri (DVM)

#26

L2 Regularization

L2 Regülarizasyonu

Ait Olduğu Kategori

Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

Sembolik AI, GOFAI, karar ağaçları, regresyon ve temel istatistiksel modeller.

Toplam Terim:68 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#41)Support Vector Machines (SVM)

Sonraki Terim (#43)Kernel Trick