Überwachtes Lernen / Support Vector Machines

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SVM für nicht linear separierbare Klassen Lösung des Optimierungsproblems: wobei l ∑ w ∗ = α ∑ iy i x i = α iy i x i i=1 x i ∈SV b ∗ = y k (1−ξ k )−w ∗ x k ; k = arg max i SV = {x i |α i > 0,i = 1, 2,...,l} die Menge aller <strong>Support</strong>-Vektoren darstellt α i Rudolf Kruse Neuronale Netze 273
SVM für nicht linear separierbare Klassen Beispiel: nicht linear trennbare Klassen Rudolf Kruse Neuronale Netze 274
Seite 1 und 2: Überwachtes Lernen / Support Vecto
Seite 3 und 4: Lernen von Beispielen Gegeben:X ={x
Seite 5 und 6: Lineare Trennung der Trainingsdaten
Seite 7 und 8: Motivation Ursprung in statistische
Seite 9 und 10: SVM für linear trennbare Klassen B
Seite 11 und 12: Keine scharfe Trennung, sondern ein
Seite 13 und 14: Trenne die Trainingsdaten mit maxim
Seite 15 und 16: SVM für linear trennbare Klassen L
Seite 17 und 18: SVM für linear trennbare Klassen O
Seite 19 und 20: SVM für linear trennbare Klassen D
Seite 21 und 22: SVM für linear trennbare Klassen B
Seite 23 und 24: SVM für linear trennbare Klassen D
Seite 25 und 26: SVM für nicht linear separierbare
Seite 27: SVM für nicht linear separierbare
Seite 31 und 32: Nichtlineare SVM Problem: Sehr hohe
Seite 33 und 34: Nichtlineare SVM Beispiel: Ψ : R 2
Seite 35 und 36: Nichtlineare SVM Beispiel: Gauß-Ke
Seite 37 und 38: Schlußbemerkungen Stärken von SVM

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