Що таке алгоритм LIBSVM?

Типове використання LIBSVM включає два кроки: по-перше, навчання набору даних для отримання моделі, а по-друге, використання моделі для прогнозування інформації тестового набору даних. Для SVC і SVR LIBSVM також може виводити оцінки ймовірності.

Чому SVM є найкращим алгоритмом? A. SVM вважається одним із найкращих алгоритмів, оскільки він може обробляти багатовимірні дані, ефективний у випадках з обмеженими навчальними вибірками та може обробляти нелінійну класифікацію за допомогою функцій ядра.

Машина опорних векторів (SVM) є різновидом алгоритм керованого навчання, який використовується в машинному навчанні для вирішення задач класифікації та регресії; SVM особливо добре підходять для вирішення проблем бінарної класифікації, які вимагають класифікації елементів набору даних у дві групи.

Результати нашого дослідження довели, що складність SVM (LibSVM) є O(n3) і часова складність показала, що C++ швидше, ніж Java, як у навчанні, так і в тестуванні, крім того, це вплине на зростання даних і збільшить час обчислення.

Великі набори даних Однією з найпоширеніших причин тривалого навчання є розмір набору даних. Нейронні мережі потребують великих обсягів даних для навчання, і чим більше даних у вас є, тим більше часу знадобиться для навчання моделі.