tailieunhanh - Bài giảng Học máy: Chương 4 - Nguyễn Nhật Quang (Phần 6)

Bài giảng "Học máy - Chương 4: Các phương pháp học có giám sát (Máy vectơ hỗ trợ)" cung cấp các kiến thức: Giối thiệu về máy vectơ hỗ trợ, mặt siêu phẳng phân tách, mặt siêu phẳng có lề cực đại, dữ liệu phân tách được tuyền tính, tính toán mức lề, cực đại hóa mức lề, bài toán tối ưu,. nội dung chi tiết. | Học Máy IT 4862 Nguyễn Nhật Quang quangnn-fit@ Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ thông tin và truyền thông Năm học 2011-2012 Nôi dung môn hoc Giới thiệu chung Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy Các phương pháp học dựa trên xác suất Các phương pháp học có giám sát Máy vectơ hỗ trợ Support vector machine Các phương pháp học không giám sát Lọc công tác Học tăng cường Học Máy -IT 4862 2 Máy vectơ hỗ trợ - Giới thiệu 1 Máy vectơ hỗ trợ Support vector machine - SVM được đề cử bởi V. Vapnik và các đồng nghiệp của ông vào những năm 1970s ở Nga và sau đó đã trở nên nổi tiếng và phổ biến vào những năm 1990s SVM là một phương pháp phân lớp tuyến tính linear classifier với mục đích xác định một siêu phẳng hyperplane để phân tách hai lớp của dữ liệu - ví dụ lớp các ví dụ có nhãn dương positive và lớp các ví dụ có nhãn âm negative Các hàm nhân kernel functions cũng được gọi là các hàm biến đổi transformation functions được dùng cho các trường hợp phân lớp phi tuyến Học Máy -IT 4862