‫Destek vektör makinelerinin arkasındaki teori ve sezgiyle ilgili bu devam eden tartışmaya tekrar
‫hoş geldiniz.
‫Bu derste, gerçekten çekirdek hilesine ve destek vektör makinelerinin arkasındaki matematiğe
‫odaklanacağız.
‫Daha önce, sadece bu yöntemlerin arkasındaki sezgiyi tartışmıştık.
‫Şimdi yapacağımız şey, destek vektör makinelerini nasıl oluşturduğumuza dair genel matematiğin üzerinden kısaca
‫geçmektir.
‫Ayrıca matematiğin psişik öğrenme sınıfı çağrılarıyla nasıl ilişkili olduğunu da tartışacağız.
‫Marj tabanlı sınıflandırıcıların kullanımına ilişkin kısa bir inceleme ile başlayacağız.
‫Böylece maksimum marj sınıflandırıcısından bir destek vektör sınıflandırıcısına ve son olarak da destek vektör makineleri için
‫çekirdek hilesini kullanarak genişletme.
‫Şimdi bunu, ilgili okuma ile değiştirebileceğiniz isteğe bağlı bir ders olarak düşünmekten çekinmeyin.
‫Arka plan okuması İstatistiksel Öğrenmeye Giriş kitabının dokuzuncu bölümünde bulunabilir.
‫Tartışılan her şeye derin ve kapsamlı bir genel bakış için Cortez ve APNIC'in Machine Learning
‫Journal'daki Support Vector Networks adlı orijinal yayınına göz atabilirsiniz.
‫Şimdi ilk olarak matematiksel olarak tanımlanan hiper noktalardan bahsedelim.
‫Burada x bir ve x iki özellikli iki boyutlu bir uzay hayal edebilirim.
‫Bir hiper düzlem sadece iki özellikteki bir çizgidir, yani bunu matematiksel olarak daha önce gördüğümüz çizgiler olarak
‫tanımlayabilirim.
‫Bir beta, kesişim için değil artı beta bir çarpı x bir artı beta iki çarpı x iki ve bunu sıfıra
‫eşitleyin.
‫Ve bu çizgiyi tanımlayacak bir dizi betalar olacaktır.
‫Unutmayın, bunu çok sayıda boyuta genişletebilirim, sadece her bir özellik için tek bir beta
‫katsayısı olduğu yerde devam edebilirim.
‫Şimdi bu, bazı P sayıda özellik için bir düzlemin matematiksel tanımıdır.
‫Uçakları ayırmak hakkında konuşalım.
‫Destek vektör makineleri için hiper düzlemlerin arkasındaki tüm fikir, sınıfları ayırmalarıdır; bu da sadece
‫düzlem çizgisinin kendisini değil, ayırıcı bir faktör olarak neyi dikkate alacağıma dair matematiksel tanımları
‫da düşünmeye başlamam gerektiği anlamına gelir.
‫Bu yüzden sıfırın üzerindeki değerlerin bu düzlemin bir tarafına düşeceğini düşünmek istiyorum.
‫Benzer şekilde, sıfırın altındaki değerler de düzlemin diğer tarafına düşecektir.
‫Şimdi elimde düzlemin hangi tarafına düştüğünüzü tanımlayabilen bir dizi denklem var.
‫Maksimum marj sınıflandırıcısı gibi bir şeyi matematiksel olarak tanımlamak için yapmamız gereken
‫son değerlendirme veri noktalarının kendisidir.
‫Burada dikkat edilmesi gereken bir husus, bunu matematiksel olarak yazdığımızda, tipik olarak gerçek
‫özellik noktalarını veya veri noktalarını X'in transpoze matrisi olarak göstermemizdir.
‫Yani x 1'den n'ye kadar veri noktası sayısını ve 1'den P'ye kadar özellik sayısını
‫temsil eder.
‫Bu nedenle, bunun genellikle verilerimizi yazma şeklimizden farklı olduğuna dikkat edin.
‫PANDAS veri çerçevesi gibi bir şeyde, aynı veriler sadece yer değiştirir.
‫Dolayısıyla, satırların sütunları ve sütunların satırları, yine, birden NN'ye kadar olan noktaların
‫sayısıdır, birden P'ye kadar olan ise gerçek özelliklerin sayısıdır.
‫Bu durumda, sağdaki diyagrama göre x bir ve x iki olmak üzere iki özelliğimiz ve altı noktamız
‫olacaktır.
‫Yani birden altıya kadar, birden N'ye kadar olacak.
‫Şimdi tüm bu bilgileri maksimum marjlı bir sınıflandırıcıyı matematiksel olarak tanımlamak için kullanalım.
‫Bir maksimum marj sınıflandırıcısının tüm amacının M'yi maksimize etmek olduğunu hatırlayın; burada M, hiper düzlemden
‫uzanan bu marjdır.
‫Yani esasen bu marjı maksimize edebilecek en iyi beta katsayılarını seçmeye çalışıyoruz, ancak
‫bazı kısıtlamalarımız var.
‫Veri seti göz önüne alındığında bu iki kısıtlamaya tabiyiz.
‫Peki bu aslında ne anlama geliyor?
‫Bunun anlamı, yapmaya çalıştığımız şeyin buradaki veri noktalarını dikkate almak olduğudur.
‫Bu durumda, altı veri noktamız veya birden RN'ye kadar veri noktamız vardır.
‫Yapmak istediğimiz şey, veri noktalarının marjın hangi tarafına düştüğüne bağlı olarak marja
‫eşit ya da marjdan büyük olacağı bu konu gerekliliğini yerine getirdiğimizden emin
‫olmaktır.
‫Bu aslında maksimum marjlı bir sınıflandırıcı için hiçbir veri noktasının aslında marj içinde olamayacağını
‫söylemenin matematiksel bir yoludur.
‫Ayrıca beta katsayılarının bire eşit olması için bazı karelere de tabiyiz.
‫Şimdi, bu aslında özellik değerlerini aşağıdaki denkleme eklerseniz, beta kare ve bunların toplamının
‫bire eşit olması durumunda, EI'nin y'sinin bu beta katsayıları ile çarpımının özellik
‫değeri ile çarpımının size noktadan hiper düzleme olan dik mesafeyi verdiğini belirleyerek diğer
‫denkleme karşılık gelmesine yardımcı olur ve bu mesafenin en az marjın kendisi kadar büyük
‫olmasını sağlar.
‫Bu sadece, bu kısıtlama ile herhangi bir noktadan hiper düzleme olan ortogonal mesafeyi matematiksel
‫olarak hesaplayabileceğimizi söylemek içindir.
‫Ve burada matematiksel olarak maksimum marj sınıflandırıcısının tam tanımına sahibiz.
‫Yine, veri noktalarının bu dönüştürülmüş matrisi göz önüne alındığında, bu iki denkleme tabi olan
‫bu m'yi maksimize edecek beta katsayılarını bulmak istiyoruz, bu da esasen noktaların bu marjların dışında
‫olduğundan ve sınıfları göz önüne alındığında marjın doğru tarafına düştüğünden emin oluyor.
‫Ve noktalardan hiper düzleme olan ortogonal mesafeyi belirlemek için bu beta kare toplam
‫katsayısının bire eşit olmasına tabiyiz.
‫Şimdi bir destek vektör sınıflandırıcısına geçelim.
‫Destek vektör sınıflandırıcısının maksimum marj sınıflandırıcısından farklı olduğunu, çünkü MIS sınıflandırmalarına
‫izin verdiğini, esasen belirli sayıda noktanın marj içinde kalmasına izin verdiğini hatırlayın.
‫Dolayısıyla hala bu marjı maksimize etmek istiyoruz ve vektörlerden düzlemin
‫kendisine olan ortogonal mesafeyi belirleyebilmek için beta kare toplamının bire eşit olduğundan emin
‫olmak istiyoruz.
‫Ancak bu bir destek vektör sınıflandırıcısı olduğu için, şimdi bir hata terimine izin veriyorum.
‫Epsilon kullandığıma dikkat edin ve bu epsilon, belirli bir C değeri arasında bir ilişkidir ve bu C değeri, kendinize gerçekte
‫kaç tane yanlış sınıflandırmaya izin vereceğinizi belirleyecektir.
‫Yani hemen hemen aynı denklem, ancak şimdi marjda bu hata faktörü var, epsilon faktörü, C'nin kullanıcı tarafından
‫nerede sağlanabileceğini görmek için epsilon toplamının daha küçük veya eşit olmasıyla belirlenir.
‫Ve burada aslında neyi optimize etmeye çalıştığımıza bağlı olarak doğruluğu en üst düzeye çıkarmak veya kesinliği veya geri çağırmayı en
‫üst düzeye çıkarmak için en uygun C'yi çözmek için çapraz doğrulamayı kullanabileceğiz.
‫Ancak bu, bir destek vektör sınıflandırıcısının tam tanımıdır ve esasen bir maksimum marj sınıflandırıcısı
‫ile aynı şeydir.
‫Ancak bu eklenen kısıtlamalarla veya C'nin bazı değerleriyle kısıtlanmış yanlış sınıflandırmalara sahip olabileceğimiz
‫gerçeğinin eklenmesiyle ve C sıfıra gittikçe, aslında herhangi bir hataya izin vermeyen bir maksimum marj sınıflandırıcısına
‫geri döneriz.
‫Şimdi bu C değeri hakkında kısa bir not.
‫Burada matematiksel olarak tanımladığımız şekilde, C değeri ne kadar büyükse, kendimize o kadar fazla hataya izin
‫verdiğimizi fark etmelisiniz.
‫Insight, birden fazla modelde tutarlı kalmak istedikleri için öğrenebilir.
‫C'yi, buradaki denklemde gösterilen C ile ters orantılı bir düzenleme parametresi olarak söylüyorlar.
‫Yani matematiksel olarak konuşursak, burada gösterdiğimiz denklemlerde, C'yi artırdıkça, içgörünün
‫öğrenmesine izin verdiğiniz yanlış sınıflandırma sayısını artırırsınız.
‫Burada gösterilen denklemle ters orantılıdır.
‫Açıkçası, psişik öğrenmeyi denemeye başladığımızda daha net olacaklar, ancak psişik öğrenme
‫belgelerindeki C'nin ve destek vektör makineleri için sınıf çağrısının, burada denklemlerde gösterdiğimle veya
‫destek vektör makineleri için denklemleri okurken tipik olarak okuyacağınızla tam olarak aynı şey
‫olmadığını aklınızda bulundurmanız gereken bir şey.
‫Aslında C ile ters orantılıdır ve bunun nedeni, bu düzenleme parametresinin birden fazla modelde
‫tutarlı kalmasını istemeleridir.
‫Tamam.
‫Son olarak, destek vektör makinelerine ve bunları matematiksel olarak nasıl tanımladığımıza geçelim.
‫Veri noktalarımız için net bir şekilde ayrılabilir hiper düzlem bulamadığımız durumlarda destek vektör makinelerini
‫kullanmamız gerektiğini hatırlayın.
‫Burada bir çizgiyle ayıramayacağımız bir şey var gibi görünüyor.
‫Ortada bir grup noktamız ve onu çevreleyen başka bir sınıfımız var.
‫Dolayısıyla, daha önce tartıştığımız gibi yaptığımız şey, bunu bir tür daha yüksek boyuta veya özellik uzayına dönüştürmektir.
‫Yani şu anda exp özellik sayısına kadar x1x2 özelliklerim olabilir ve x bir ve x bir kare x kullanarak
‫polinom dönüşümü gibi bir şey kullanabilirim ve XP ve xp kareye kadar bir x iki kare kullanabilirim.
‫Bu geniş özellik uzayında bu iki sınıfı başarılı bir şekilde ayırabilecek bir hiper düzlem olup
‫olmadığını anlamaya çalışmak için.
‫Ve bu yüksek özellik uzayında hala yanlış sınıflandırmaya izin verebilirim.
‫Yani yine, yapmak istediğim şey bu marjı en üst düzeye çıkarmak.
‫Ancak şimdi bunu genişlettiğim özellik uzayına bağlı olarak dikkate almam gereken çok daha fazla beta katsayısı
‫var.
‫Bunu matematiksel olarak ortaya koyarsak, burada yaptığımız şey, kare polinomun bu
‫basit durumu için toplama işlemi yapmaktır.
‫Unutmayın, bu genelleştirilmiş bir destek vektör makinesi değildir.
‫Daha önce gösterdiğimiz, özellik uzayının genişlemesinin karesinin alındığı destek vektör
‫makinesini gösteriyorum.
‫Esasen yapabileceğimiz en basit destek vektör makinelerinden biri.
‫Yani artık sadece x1x2'yi XP'ye kadar dikkate almıyoruz, aynı zamanda karesel özellik değerini de dikkate
‫alıyoruz.
‫Hâlâ marjımı en üst düzeye çıkarmak istiyorum.
‫M, ancak şimdi sadece orijinal özellikler için değil, aynı zamanda karesi alınmış özellikler için de katsayılarım
‫var.
‫Ve fark edeceğiniz üzere, aslında marj çarpı bir eksi epsilon'dan büyük veya eşit olduğu Y'ye tabi olan yanlış
‫sınıflandırmalara izin veriyorum; burada epsilon yine bu kullanıcı parametresi C tarafından
‫tanımlanır ve esasen bu yüksek özellik uzayında bile bazı yanlış sınıflandırmalara izin verir.
‫Dolayısıyla, bu daha büyük özellik uzayını kullanan destek vektör makinesi, orijinal özelliklerin
‫kısıtlamasının ötesinde bile bu noktaları doğru bir şekilde sınıflandırmak için gerçek özellik uzayını nasıl
‫ayıracağımı bulmamı sağlayacaktır.
‫Şimdi x kare veya x iki kare vb. gibi daha geniş bir özellik alanı düşündüğüm için.
‫Şimdi, daha büyük bir özellik uzayına geçerken ortaya çıkan ana soru, bu artan karmaşıklıkla gerçekte nasıl
‫başa çıkacağımızdır?
‫Sadece iki dereceli bir polinom için basit bir örnek gösterdik.
‫Daha karmaşık veri kümeleri için bu polinomu çok daha büyük bir dereceye kadar büyütmemiz gerekecektir.
‫Polinom mertebesi büyüdükçe, marjları çözmek için gerekli hesaplamaların
‫sayısı da o kadar çok marj hesaplamasının gerçekten hesaplanamayacağı bir noktaya kadar artar.
‫Bu sorunun cevabı, vektörlerin iç çarpımından yararlanan çekirdek hilesinde yatmaktadır.
‫Bu aynı zamanda DOT ürünü olarak da bilinir.
‫Çekirdek numarasını destek vektör makinesi hesaplamamızda nasıl kullanabileceğimizi göstermeden
‫önce, nokta çarpımı veya iç çarpımın gerçekte neyi temsil ettiğini hızlıca gözden geçirelim.
‫Burada nokta çarpımı sadece iki vektör arasında olacak şekilde basitleştireceğiz ve burada gösterildiği
‫gibi vektörlerin sadece iki boyuttan daha fazla olabileceğini hatırlayacağız.
‫Ancak basit olması için bunu sadece iki boyutlu bir uzayda kullanacağız.
‫A vektörüm ve B vektörüm var ve bu iki vektör arasındaki DOT çarpımı veya iç çarpım, her bir alt
‫bileşenlerinin toplamının çarpımı olarak tanımlanır.
‫Yani, burada gösterilen iki boyutlu vektörüm varsa, x ekseni boyunca bir alt bileşen ve y
‫ekseni boyunca bir alt bileşen vardır; bunları x ekseni boyunca a bir ve b bir olarak tanımlayabilirim ve ardından y ekseni
‫boyunca a iki ve B iki olarak tanımlayabilirim.
‫Ve üç boyutlu vektörlere, dört boyutlu vektörlere vb. geçtikçe bunu hayal edebilirsiniz. bu boyutların her biri ve DOT ürünü için alt bileşenler olacaktır.
‫Bu, bu özel durumda, A ve B arasındaki iç çarpım veya DOT çarpımının sadece
‫bu alt bileşenlerin her birinin çarpımının toplamı olacağı anlamına gelir.
‫Matematik derslerinizden de hatırlayacağınız üzere,
‫çarpım için tek tanım ya da matematiksel gösterim bu değildir.
‫Çarpım, her bir vektörün
‫büyüklüğünün aralarındaki derecenin kosinüsü ile çarpımı olarak da tanımlanabilir.
‫Şimdi bunu bilmek neden önemli?
‫Bir nokta çarpımı bu biçimde düşünmeye
‫başlarsak, bunun esasen vektörler arasındaki bir benzerlik olduğuna dikkat edin.
‫Yani bu, A bir kere B bir artı a iki kere B iki demekle aynı hesaplamaya yol açacaktır.
‫Bu aslında ürün için başka bir tanımdır.
‫Bunun yararlı olmasının nedeni, bu teta kosinüsü
‫üretimi ile vektörler arasında bir benzerlik ölçümü olmasıdır.
‫Bunu uç durumları göz önünde bulundurarak düşünebilirsiniz.
‫Bunlar arasındaki derecenin sıfır olduğunu düşünün.
‫Sıfırın kosinüsü bire eşittir, bu da bu çarpımın
‫esasen A vektörü ile B vektörünün büyüklüğünün çarpımı olduğu anlamına gelir.
‫Bu mantıklıdır çünkü derece sıfır olsaydı,
‫bu her iki vektörün de tam olarak aynı yönü gösterdiği anlamına gelirdi,
‫yani dereceleri veya kosinüs teta %100 benzerdir, bu yüzden bire eşit olmalıdır.
‫Ayrıca, bu iki vektörün
‫birbirine dik veya ortogonal olması durumunda, 90 derecelik kosinüsün sıfıra eşit olacağını, yani bir çarpımın sıfıra eşit olduğunu fark edeceksiniz.
‫Ve sonra eğer tam ters yönleri işaret ediyorlarsa, yani 180 derecenin
‫kosinüsü ise, o zaman negatif bire sahip oluruz, esasen a'nın büyüklüğünün
‫ve B'nin büyüklüğünün negatif bir katı olduğunu söyleriz.
‫Dolayısıyla bu iç çarpımı bir benzerlik ölçümü olarak düşünebiliriz.
‫Şimdi kardinal hilesini tartışmaya geçelim.
‫Doğrusal bir destek vektör sınıflandırıcısını
‫bu iç çarpım açısından düşünebiliriz ya da X'in bazı fonksiyonlarının beta sıfır artı bazı alfa
‫terimlerinin toplamının her bir eğitim noktası çiftinin iç çarpımına eşit olduğunu söyleyebiliriz.
‫Esasen tüm eğitim gözlem çiftlerinin iç
‫çarpımlarını hesaplıyoruz ve Esler'in dokuzuncu bölümündeki okumaya göz atabilirsiniz.
‫Daha derinlemesine bir bakış için Cortez
‫ve APNIC'in yayınına ve bu iç ürün hesaplamasını neden gerçekleştirebildiğimize göz atabilirsiniz.
‫Ancak şimdilik, doğrusal bir destek vektör sınıflandırıcısını
‫çarpımlar arası terimlerle yeniden yazabildiğimi olduğu gibi kabul edin.
‫Şimdi, tüm eğitim gözlem çiftlerinin
‫bazı alfa parametreleriyle çarpımlarının çarpımlarını hesaplayabildiğim için, bu özel
‫durumda alfa parametresinin yalnızca destek vektörleri için sıfır olmadığını fark edeceksiniz.
‫Şimdi bir saniye geriye gidelim ve bunun mantıklı olup olmadığına bakalım.
‫Bu denklemi kullanarak doğrusal destek vektör sınıflandırıcısını
‫yeniden yazabileceğimi söylemiştim; bu denkleme göre, bu beta katsayısını özellik değerinin kendisiyle çarparak
‫hesaplamak yerine, bu alfayı tüm eğitim gözlem çiftlerinin iç çarpımıyla çarparak hesaplamaya çalışacağım.
‫Ancak bu şekilde yeniden yazarsam, Alfa'nın yalnızca bu grafikte sarı renkle
‫işaretlenmiş destek vektörleri için sıfır olmadığını fark edeceksiniz.
‫Şimdi, bu mantıklı mı?
‫Sezgisel olarak konuşursak, marjın yalnızca destek vektörlerine bağlı olduğunu hatırlar.
‫Kenar boşlukları açısından bakıldığında, bunun pek bir önemi yok.
‫Destek vektörüne ulaştığınızda, bunun ötesinde hangi vektörler
‫yer alır, çünkü bu marjı yalnızca temas ettiği ilk destek vektörleriyle tanımlıyorsunuz, bu da yalnızca destek vektörleri hakkında endişelenmeniz
‫gerektiği için zaten kendinize çok fazla hesaplama tasarrufu sağladığınız anlamına geliyor.
‫Yani marj ile temas eden vektörler.
‫Şimdi bu nedenle, I eşittir bir'den n sayıda noktaya kadar
‫yeniden yazabilir ve bunun yerine yalnızca s'nin destek noktalarının indislerinin bir koleksiyonu olduğu I set s'yi dikkate alabilirim.
‫Esasen aynı denklem, ancak sadece destek vektör noktalarını dikkate alıyorum çünkü alfanın sadece bu destek
‫noktalarına bağlı olduğunu gösterebiliriz, esasen çok fazla hesaplama yapmak zorunda değiliz.
‫Ardından çekirdek fonksiyonu gelir.
‫Bu yüzden bir kolon fonksiyonunu iki eğitim noktası arasında bir K fonksiyonu olarak tanımlayacağız.
‫Eğitim noktası I ve eğitim noktası I prime.
‫Ve bunun aşağıdaki x of of j toplamının x v prime of j ile
‫çarpımına eşit olacağını gösterebiliriz ve bu açıkça tanıdık gelmelidir çünkü bir iç çarpım ve bir çekirdeğe benzemektedir.
‫Bunu sadece iki gözlemin benzerliğini ölçen bir fonksiyon olarak düşünebilirsiniz.
‫DOT çarpımı ve iç çarpımın esasen nasıl bir benzerlik ölçümü olduğundan bahsetmiştik.
‫Bu, doğrusal destek vektör sınıflandırıcı denklemine gerçekten bakmaya
‫başlarsanız, bunu bir iç çarpım kullanarak tanımladığımız anlamına gelir.
‫Şimdi, her bir alt bileşenin bu çarpımlarının
‫toplamına eşit olan iç çarpım ilişkimi, çekirdek fonksiyonumu bu yeni yazılmış destek vektör sınıflandırıcısına yerleştirmek
‫için kullanabilirim, bu da bize istediğim herhangi bir çekirdek fonksiyonunu kolayca yerleştirebileceğim bir destek vektör
‫makinesi verir, burada yine çekirdek fonksiyonu esasen bir benzerlik ölçümüdür.
‫Ve aslında aralarından seçim yapabileceğiniz birçok çekirdek işlevi var.
‫Burada sadece doğrusal bir çekirdek olan en basit
‫çekirdek fonksiyonunu gösteriyoruz, ancak bir polinom çekirdek farkına da sahip olabilirim.
‫Şimdi sadece çekirdek fonksiyonu ile hesaplamak
‫istediğim şeyin derecesi arasında bir ilişkiye sahip olduğum bu çekirdek fonksiyonunu hesaplıyorum.
‫Kendimi çok fazla hesaplamadan
‫kurtarıyorum çünkü artık tüm özellik uzayında hesaplama yapmıyorum.
‫Bir iç çarpım olan çekirdeği hesaplıyorum.
‫Bir diğer popüler albay ise radyo basçısı albay ya da diğer adıyla RBF radyo basçısı işlevidir.
‫Bu çok daha karmaşık bir albaydır ve aslında bunu iç çarpımları kullanmadan hesaplamaya çalışırsanız,
‫aslında teoride sonsuz sayıda hesaplama karşılaştırması yaratır.
‫Dolayısıyla bunu matematiksel olarak yapmanın tek yolu, iç çarpımı kullanacak bir çekirdek fonksiyonudur.
‫Bu nedenle, çekirdeklerin bir yedek olarak kullanılması çekirdek hilesi olarak bilinir.
‫Destek vektör makinelerini kullandığımızda da aslında olan budur.
‫Bu ilişkiyi destek vektör sınıflandırıcısından bir iç çarpım cinsinden yeniden yazabiliyoruz.
‫Ve sonra, esasen benzerlik fonksiyonları olarak tanımlanan ve iç çarpımın gerçekleştiğini
‫gördüğüm her yerde değiştirebileceğim çeşitli çekirdekler arasından seçim yapabiliriz.
‫Ardından çekirdekler, yalnızca her bir farklı eğitim noktası çifti için
‫hesaplama yapmamız gerekerek genişletilmiş özellik uzayında hesaplamalardan kaçınmamızı sağlar.
‫Gerçekten sadece bu destek vektörlerinin kendilerini dikkate almamız gerekiyor.
‫Bunun arkasındaki tüm detaylar bölüm 9'da bulunabilir. 3. 2 ve Eisler.
‫Şimdi, sezgisel olarak, İç Çarpımların
‫vektörler arasındaki benzerliğin bir ölçüsü olarak hareket ettiğini zaten görmüştük ve çekirdek numarasıyla biraz kafanız karıştıysa,
‫destek vektör makinelerini sezgisel olarak açıklamanın en iyi yolu, çekirdek kullanımının orijinal özellik uzayı ile genişletilmiş
‫özellik uzayı arasındaki benzerliğin bir ölçüsü olarak düşünülebileceğidir.
‫Dolayısıyla, büyütülmüş özellik uzayında ham hesaplamaları gerçekten yapmak zorunda
‫kalmak yerine, Çekirdeklerin bana orijinal özellik uzayı ile büyük özellik uzayı arasında bir benzerlik
‫ölçüsü vereceğini söyleyebilirim ve bunun yerine hesaplamaları yapmak için çekirdekleri kullanabilirim,
‫bu da beni büyütülmüş özellik uzayında çok fazla hesaplama işinden kurtarır.
‫Tamam.
‫Artık destek vektör
‫makinelerinin arkasındaki teoriyi ve sezgiyi anladığımıza göre, bunları gerçekten kodla kullanmaya geçelim.
‫Bir sonraki derste görüşürüz.