السلام عليكم جميعا
اخوتي الاعزاء فقط حاب استفسر او اعزز فهمي لموضوع في التصنيف باستخدام ال SVM
هذه الخوارزمية اتوقع احد افضل خوارزميات تعلم الاله من حيث الاداء ، وهذه الخوارزمية تعمل في تصنيف البيانات بناء على رسم مايسمى الحد الفاصل (Hyperplane) على ضوء هذا الحد الفاصل يتم تصنيف البيانات خطيا الى صنفين اما موجبه او سالبه..
الحاله الثانية هي استخدام ال Kernel وتستخدم في حالة تكون عندي بيانات ذات ابعاد متعدده High dimension( حسب فهمي قد اكون مخطى) (non-linear or Non separable )فيتم باستخدام هذا الkernel عملية تحويل للبيانات بحيث تكون في صورة نستطيع بعدها تكوين مايسمى ال hyperplanes
يعني الهدف الرئيس من الkernel هي عملية ال transformation الى فضاء جديد نكون قادرين فيه على استخدام ال linear decision
...
ياريت من الاخوان اللي عنده خلفيه يوضح لنا شاكرا لكم..
