Support Vector Machines (SVM)

Support Vector Machines

Türkçe: Destek Vektör Makineleri (DVM)

Ayrıntılı Tanım

İki veya daha fazla sınıfı birbirinden ayıran sonsuz sayıda olası karar sınırının içerisinden, sınıflara en yakın veri noktalarına mesafesi en büyük olan **optimum hiper-düzlemi** bulan modeldir.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Küçük ve orta ölçekli veri setlerinde, sınıflar arasındaki güvenlik payını maksimize ederek genelleme hatasını en aza indirir.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

Düzlem denklemi

w^T x + b = 0

. Sınırlara en yakın noktalara "Destek Vektörleri" denir. Amaç margin adı verilen marjinal aralığı maksimize etmektir.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

İki düşman ordusu arasına sınır çizerken, her iki ordunun en uçtaki askerlerine en uzak kalacak şekilde tam ortadan tarafsız bölge inşa etmek.

Benzer Terimlerden Farkı

Lojistik regresyon tüm noktalara göre çizgi çekerken, SVM sadece sınırdaki kritik destek vektörlerine odaklanır; iç kısımdaki noktaları umursamaz.

İlişkili Terimler (3)

#42

Margin Maximization

Marjin Maksimizasyonu (Güvenlik Aralığı Büyütme)

#43

Kernel Trick

Çekirdek Hilesi / Çekirdek Yöntemi

#44

RBF Kernel

Radyal Tabanlı Fonksiyon Çekirdeği

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 (#40)LightGBM

Sonraki Terim (#42)Margin Maximization