‫Selamat datang kembali, semuanya, pada diskusi lanjutan tentang teori dan intuisi di balik mesin
‫vektor pendukung dalam kuliah ini.
‫Kami benar-benar akan fokus pada trik kernel dan matematika di balik mesin vektor dukungan.
‫Sebelumnya, kita benar-benar hanya membahas intuisi di balik metode ini.
‫Jadi yang akan kita lakukan sekarang adalah membahas secara singkat matematika umum tentang bagaimana kita membangun
‫untuk mendukung mesin vektor dan kita juga akan membahas bagaimana matematika terkait dengan panggilan sekuler dan kelas.
‫Kami akan mulai dengan ulasan singkat tentang penggunaan pengklasifikasi berbasis margin yang perlahan berkembang dari
‫pengklasifikasi margin maksimum ke pengklasifikasi vektor mendukung, dan akhirnya menggunakan trik kernel untuk mesin vektor
‫dukungan.
‫Sekarang jangan ragu untuk menganggap ini sebagai kuliah opsional, yang dapat Anda ganti dengan bacaan relatif.
‫Pembacaan latar belakang dapat ditemukan di Bab sembilan dari pengantar Pembelajaran Statistik untuk gambaran mendalam
‫dan komprehensif dari semua yang kita diskusikan.
‫Anda dapat melihat publikasi asli oleh Cortez dan jika APNIC disebut Support Vector Networks di Machine
‫Learning Journal.
‫Sekarang, pertama-tama mari kita bicara tentang hyper plaints yang didefinisikan secara matematis di sini, saya dapat membayangkan ruang
‫dua dimensi dengan dua fitur X1 dan X2.
‫Bidang hiper hanyalah garis dalam dua fitur, yang berarti saya dapat mendefinisikan ini secara matematis sebagai garis yang telah kita
‫lihat sebelumnya.
‫Sebuah beta, bukan untuk intersep plus beta satu kali X1 ditambah beta dua kali x2 dan setel ini sama dengan nol dan akan
‫ada beberapa set beta yang akan menentukan baris ini.
‫Sekarang, perlu diingat, saya dapat memperluas ini ke sejumlah dimensi, hanya melanjutkan ini di mana
‫ada satu koefisien Beita untuk setiap fitur.
‫Sekarang, ini adalah definisi matematis dari bidang hiper untuk beberapa fitur.
‫Mari kita bicara tentang memisahkan bidang hiper, seluruh ide di balik bidang hiper untuk mesin vektor pendukung
‫adalah bahwa mereka memisahkan kelas, yang berarti saya harus mulai memikirkan tidak hanya garis bidang
‫hibrida itu sendiri, tetapi definisi matematis dari apa yang saya' m akan mempertimbangkan sebagai faktor
‫pemisah.
‫Jadi saya ingin mempertimbangkan nilai-nilai yang di atas nol akan jatuh di satu sisi bidang hiper ini.
‫Demikian pula, nilai di bawah nol akan jatuh di sisi lain bidang hiper.
‫Jadi sekarang saya memiliki satu set persamaan yang dapat menentukan sisi bidang hiper mana Anda jatuh.
‫Pertimbangan terakhir yang perlu kita buat untuk secara matematis mendefinisikan sesuatu seperti pengklasifikasi margin
‫maksimal adalah titik data itu sendiri.
‫Sesuatu yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa ketika kita benar-benar mengetik ini secara matematis, biasanya
‫kita menunjukkan titik fitur atau titik data yang sebenarnya sebagai matriks X yang ditransposisikan.
‫Artinya, X satu hingga NP mewakili jumlah titik data dan satu hingga P mewakili
‫jumlah fitur.
‫Jadi perhatikan bahwa ini diubah dari cara kita biasanya menulis data kita dalam sesuatu
‫seperti bingkai data panda.
‫Ini datanya sama.
‫Hanya transpos.
‫Jadi kolom baris dan baris kolom, sekali lagi, satu sampai N adalah jumlah titik
‫itu sendiri.
‫Salah satu terapi adalah jumlah fitur yang sebenarnya.
‫Jadi dalam kasus ini, kita akan memiliki dua fitur X1 dan X2, mengingat diagram di sebelah kanan dan kita akan
‫memiliki enam poin.
‫Jadi satu sampai enam akan menjadi satu melalui.
‫Sekarang mari kita gunakan semua informasi ini untuk mendefinisikan secara matematis pengklasifikasi margin maksimal.
‫Ingat bahwa seluruh tujuan dari pengklasifikasi margin maks adalah untuk memaksimalkan M di mana m adalah margin yang memanjang
‫dari hydroplaned.
‫Jadi kami pada dasarnya mencoba untuk memilih koefisien beta terbaik yang dapat memaksimalkan margin ini, tetapi
‫kami memiliki beberapa kendala.
‫Kami tunduk pada dua batasan ini, mengingat kumpulan data, jadi apa artinya ini sebenarnya?
‫Nah, semua ini berarti bahwa apa yang kami coba lakukan adalah mempertimbangkan poin data di sini.
‫Dalam hal ini, kami memiliki enam titik data atau satu melalui NP.
‫Dan yang ingin kami lakukan adalah memastikan bahwa kami memenuhi persyaratan subjek ini di mana pada dasarnya titik data
‫akan sama dengan atau lebih besar dari margin, tergantung pada sisi margin mana mereka
‫sebenarnya berada.
‫Ini pada dasarnya hanyalah cara matematis untuk mengatakan bahwa untuk pengklasifikasi margin maksimum, tidak ada titik data yang
‫benar-benar dapat berada di dalam margin.
‫Kami juga tunduk pada jumlah kuadrat ini karena koefisien beta sama dengan satu.
‫Sekarang, ini sebenarnya membantu sesuai dengan persamaan lain dengan menentukan bahwa jika Anda memasukkan nilai fitur
‫ke dalam persamaan di bawah ini, jika Anda tunduk pada beta kuadrat dan jumlahnya
‫sama dengan satu, lalu mengapa saya mengalikan dengan koefisien beta kali ini?
‫Nilai fitur memberi Anda jarak tegak lurus dari titik ke dataran hiper, dan memastikan bahwa
‫jarak tersebut setidaknya sebesar margin itu sendiri.
‫Ini hanya untuk mengatakan bahwa dengan batasan ini kita dapat secara matematis menghitung jarak
‫ortogonal dari titik mana pun ke dataran hiper.
‫Dan di sini kita memiliki definisi lengkap, secara matematis, tentang pengklasifikasi margin Emax lagi, mengingat matriks
‫transpos titik data ini, kita ingin mengetahui koefisien beta yang akan memaksimalkannya
‫dengan tunduk pada dua persamaan ini, yang pada dasarnya memastikan bahwa poin berada di luar margin tersebut dan
‫jatuh di sisi yang benar dari margin yang diberikan kelasnya.
‫Dan kita tunduk pada beta kuadrat ini, beberapa koefisien sama dengan satu untuk menentukan jarak
‫ortogonal dari titik ke dataran hiper.
‫Sekarang, mari beralih ke pengklasifikasi vektor dukungan.
‫Ingat pengklasifikasi vektor dukungan berbeda dari pengklasifikasi margin maksimum karena memungkinkan klasifikasi yang
‫salah, yang pada dasarnya memungkinkan sejumlah poin untuk masuk ke dalam margin.
‫Jadi kami masih ingin memaksimalkan margin ini dan kami masih ingin
‫memastikan bahwa jumlah kuadratnya sama dengan satu agar dapat menentukan jarak ortogonal dari vektor ke
‫bidang itu sendiri.
‫Tetapi karena ada pengklasifikasi vektor dukungan, saya sekarang mengizinkan beberapa istilah kesalahan.
‫Jadi perhatikan saya menggunakan Epsilon dan epsilon ini adalah hubungan antara beberapa nilai C yang ditetapkan atau nilai C ini akan menentukan
‫berapa banyak klasifikasi salah yang sebenarnya Anda izinkan sendiri.
‫Jadi persamaannya hampir sama, kecuali sekarang margin memiliki faktor kesalahan ini faktor epsilon ditentukan oleh jumlah Epsilon
‫menjadi Lessner sama untuk melihat di mana C dapat diberikan oleh pengguna.
‫Dan kita akan dapat menggunakan validasi silang untuk memecahkan C optimal untuk memaksimalkan akurasi atau memaksimalkan presisi atau
‫recall, tergantung pada apa yang sebenarnya kita coba optimalkan di sini.
‫Tapi ini adalah definisi lengkap dari pengklasifikasi vektor dukungan, pada dasarnya sama dengan pengklasifikasi
‫margin maksimal.
‫Tetapi dengan kendala tambahan ini atau penambahan fakta bahwa kita sebenarnya dapat memiliki klasifikasi yang salah yang dibatasi
‫oleh beberapa nilai C dan ketika C menjadi nol, maka kita sebenarnya kembali pada pengklasifikasi margin maksimal, pada dasarnya
‫tidak memungkinkan kesalahan apa pun.
‫Sekarang, catatan singkat tentang nilai SI ini, Anda harus memperhatikan bahwa cara Anda mendefinisikannya di sini secara
‫matematis, semakin besar nilai laut, semakin banyak kesalahan yang kita biarkan.
‫Saikat belajar karena mereka ingin tetap konsisten di berbagai model.
‫Mereka mengatakan C adalah parameter regularisasi yang berbanding terbalik dengan C yang ditunjukkan dalam persamaan di sini.
‫Itu saja untuk mengatakan bahwa secara matematis, dalam persamaan yang kami tunjukkan di sini, saat Anda
‫meningkatkan C, Anda meningkatkan jumlah klasifikasi salah yang Anda izinkan untuk dipelajari wawasan itu berbanding terbalik dengan persamaan yang
‫ditampilkan di sini.
‫Jelas, mereka akan lebih jelas saat kita mulai bereksperimen dengan belajar Saikat.
‫Tetapi hanya sesuatu yang perlu diingat bahwa C dalam dokumentasi pengendara sepeda dan panggilan kelas untuk mesin vektor
‫dukungan tidak persis sama dengan yang saya tunjukkan di sini dalam persamaan, atau yang biasanya akan
‫Anda baca ketika Anda benar-benar membaca persamaan untuk mesin vektor dukungan.
‫Ini sebenarnya berbanding terbalik dengan C, dan itu hanya karena mereka ingin parameter regularisasi
‫tetap konsisten di beberapa model.
‫OK, jadi akhirnya, mari kita beralih ke mesin vektor pendukung dan bagaimana kita mendefinisikan ini secara matematis ingat bahwa kita perlu
‫menggunakan mesin vektor pendukung tidak dapat menemukan bidang hiper yang dapat dipisahkan dengan jelas untuk titik data kita di
‫sini kita memiliki apa yang tampak seperti sesuatu yang kita bisa 't benar-benar terpisah dengan garis.
‫Kami memiliki banyak poin di tengah dan kemudian kelas lain mengelilinginya.
‫Jadi yang kami lakukan, seperti yang telah kami diskusikan sebelumnya, adalah mengubah ini menjadi semacam dimensi atau ruang fitur yang lebih
‫tinggi.
‫Jadi saat ini saya dapat memiliki fitur x1 x2 hingga XP jumlah fitur, dan saya dapat menggunakan
‫sesuatu seperti transformasi polinomial menggunakan X1 dan x1 kuadrat x2 di samping kuadrat sepenuhnya untuk memperluas XP kuadrat untuk
‫mencoba mencari tahu jika ada hyper hydroplane di ruang fitur yang lebih besar
‫ini yang akan berhasil memisahkan kedua kelas ini.
‫Dan saya masih dapat mengizinkan klasifikasi yang salah di ruang fitur yang lebih tinggi ini.
‫Jadi sekali lagi, yang ingin saya lakukan adalah memaksimalkan margin ini.
‫Tetapi sekarang saya memiliki lebih banyak koefisien beta untuk dipertimbangkan tergantung pada ruang fitur yang saya
‫kembangkan.
‫Jadi jika kita meletakkan semua ini secara matematis, apa yang kita lakukan di sini adalah menambahkan
‫penjumlahan untuk kasus polinomial persegi yang sederhana ini.
‫Perlu diingat, ini bukan mesin vektor dukungan umum.
‫Saya hanya menunjukkan mesin vektor dukungan yang sebelumnya kami tunjukkan di mana perluasan ruang fitur berbentuk persegi, yang
‫pada dasarnya adalah salah satu mesin vektor dukungan paling sederhana yang dapat kami lakukan.
‫Jadi kami tidak lagi hanya mempertimbangkan x1 x2 hingga XP, tetapi kami juga mempertimbangkan nilai
‫fitur kuadrat.
‫Saya masih ingin memaksimalkan margin m tetapi sekarang saya memiliki koefisien tidak hanya untuk fitur asli,
‫tetapi juga koefisien untuk fitur kuadrat.
‫Dan saya mengizinkan klasifikasi yang salah, yang akan Anda perhatikan sebenarnya tunduk pada y jika
‫saya lebih besar dari atau sama dengan margin kali satu dikurangi Epsilon atau Epsilon lagi ditentukan oleh parameter
‫pengguna ini C pada dasarnya memungkinkan untuk beberapa kesalahan klasifikasi bahkan dalam ruang fitur yang lebih tinggi
‫ini.
‫Jadi mesin vektor dukungan dengan pemanfaatan ruang fitur yang lebih besar ini akan
‫memungkinkan saya untuk mengetahui cara memisahkan ruang fitur yang sebenarnya untuk mengklasifikasikan titik-titik ini dengan
‫benar, bahkan di luar batasan fitur asli.
‫Karena saya sekarang mempertimbangkan beberapa ruang fitur yang lebih besar seperti X kuadrat atau X2 kuadrat, dll.
‫Sekarang, pertanyaan utama yang muncul saat kita beralih ke ruang fitur yang lebih besar adalah bagaimana kita benar-benar menangani
‫kompleksitas yang berkembang ini?
‫Meskipun kami hanya menunjukkan contoh sederhana dari derajat polinomial dua, sangat mungkin bahwa untuk kumpulan data yang lebih
‫kompleks, kami perlu menumbuhkan polinomial ini ke tingkat yang jauh lebih besar.
‫Dan seiring bertambahnya urutan polinomial, jumlah komputasi yang diperlukan untuk menyelesaikan
‫margin juga bertambah ke titik di mana mungkin tidak mungkin untuk benar-benar menghitung banyak perhitungan margin.
‫Jawaban untuk mengatasi ini terletak pada trik kernel, yang memanfaatkan produk dalam vektor.
‫Ini juga dikenal sebagai produk DOT.
‫Sebelum kami menunjukkan kepada Anda bagaimana kami benar-benar dapat menggunakan trik kernel dengan perhitungan mesin vektor dukungan kami.
‫Mari dengan cepat meninjau apa yang sebenarnya diwakili oleh produk DOT atau produk dalam.
‫Jadi di sini kita akan menyederhanakan produk menjadi hanya di antara dua vektor dan mengingat bahwa vektor
‫bisa lebih dari sekadar dua dimensi yang ditampilkan di sini bisa banyak, banyak dimensi.
‫Tapi untuk kesederhanaan, kita hanya akan menggunakan ini dalam ruang dua dimensi.
‫Saya memiliki vektor A dan vektor B, dan produk DOT atau produk dalam antara kedua vektor
‫ini didefinisikan sebagai jumlah dari masing-masing subkomponennya dikalikan bersama.
‫Artinya, jika saya memiliki vektor dua dimensi yang ditampilkan di sini, maka ada subkomponen di sepanjang sumbu
‫X dan subkomponen di sepanjang sumbu Y, yang dapat saya definisikan sebagai A1 dan B satu di sepanjang sumbu X, dan kemudian
‫A dua dan B dua di sepanjang sumbu Y.
‫Sekarang Anda dapat membayangkan bahwa saat kita beralih ke vektor tiga dimensi, vektor empat dimensi, dan
‫sebagainya, akan ada subkomponen untuk masing-masing dimensi tersebut dan untuk produk DOT.
‫Itu berarti dalam kasus khusus ini, produk dalam atau produk DOT antara A dan
‫B hanya akan menjadi jumlah dari masing-masing subkomponen dikalikan bersama.
‫Sekarang, Anda mungkin juga ingat dari kelas matematika Anda bahwa ini bukan satu-satunya definisi atau notasi matematika
‫untuk itu.
‫Perkalian tersebut, hasil kali DOT, juga dapat didefinisikan sebagai perkalian dari besaran masing-masing vektor
‫dikalikan dengan kosinus derajat di antara vektor-vektor tersebut.
‫Sekarang, mengapa ini penting untuk diperhatikan juga perhatikan bahwa jika kita mulai memikirkan produk dalam
‫format ini, pada dasarnya kesamaan antara vektor.
‫Jadi ini akan menghasilkan perhitungan yang sama dengan mengatakan A1 Kali B1 ditambah A dua kali B2.
‫Ini pada dasarnya definisi lain untuk produk DOT.
‫Alasan ini berguna karena dengan produksi cosinus theta ini, ini adalah pengukuran kesamaan antara
‫vektor.
‫Anda dapat memikirkan hal ini dengan mempertimbangkan kasus-kasus ekstrem.
‫Bayangkan bahwa derajat antara ini adalah nol.
‫Cosinus nol sama dengan satu di mana itu berarti bahwa produk itu pada dasarnya
‫adalah perkalian dari besaran Vektor A. dan vektor B, itu masuk akal karena jika derajatnya
‫nol, itu berarti kedua vektor ini menunjuk ke arah yang sama persis, artinya derajat atau cosinus
‫theta mereka seratus persen serupa.
‫Jadi harus sama dengan satu.
‫Anda juga akan melihat jika kedua vektor ini tegak lurus atau ortogonal satu sama lain,
‫cosinus 90 derajat.
‫Itu akan sama dengan nol, artinya produk dalam sama dengan nol.
‫Dan kemudian jika mereka menunjuk ke arah yang berlawanan, yaitu cosinus dari seratus delapan
‫puluh derajat, maka kita akan memiliki yang negatif pada dasarnya mengatakan itu negatif satu kali
‫besarnya A dan besarnya B.
‫Jadi dengan jelas kita dapat menganggap produk dalam ini sebagai ukuran kesamaan.
‫Jadi sekarang mari kita beralih ke pembahasan Kolonel, Eric.
‫Kita dapat memikirkan pengklasifikasi vektor pendukung linier dalam hal produk dalam ini, atau kita dapat
‫mengatakan bahwa kita memiliki beberapa fungsi X sama dengan Beita, tidak ditambah jumlah beberapa kali suku alfa, produk
‫dalam dari setiap pasangan putaran poin.
‫Kami pada dasarnya menghitung produk dalam dari semua pasangan pengamatan pelatihan.
‫Dan Anda dapat membaca bacaan di Bab sembilan eSolar untuk tampilan yang lebih mendalam.
‫Atau Anda dapat melihat publikasi dari Cortez dan Chapnick, serta mengapa kami dapat
‫benar-benar melakukan perhitungan produk dalam ini.
‫Tetapi untuk saat ini, ini seperti menerima saja, karena saya dapat menulis ulang pengklasifikasi vektor dukungan linier
‫dalam hal produk dalam.
‫Sekarang, karena saya dapat menghitung produk dalam dari semua pasangan pengamatan pelatihan dikalikan
‫dengan beberapa parameter alfa, Anda akan menyadari bahwa dalam kasus khusus ini, parameter alfa hanya bukan
‫nol untuk vektor pendukung.
‫Jadi mari kita mundur sebentar dan melihat apakah ini masuk akal.
‫Saya baru saja memberi tahu Anda, saya dapat menulis ulang pengklasifikasi vektor dukungan linier
‫menggunakan persamaan ini, yang mengatakan alih-alih menghitung koefisien beta ini dikalikan nilai fitur itu sendiri, saya
‫akan mencoba menghitung alfa ini dikalikan dengan produk dalam dari semua pasangan dari pengamatan pelatihan.
‫Tetapi jika saya menulis ulang dengan cara ini, Anda akan segera menyadari bahwa Alpha hanya bukan nol untuk vektor pendukung yang ditandai
‫dengan warna kuning pada plot itu.
‫Sekarang, apakah itu masuk akal?
‫Yah, secara intuitif, itu mengingat margin hanya tergantung pada vektor dukungan.
‫Dari sudut pandang margin, tidak masalah setelah Anda menekan vektor pendukung, vektor
‫apa yang ada di luarnya, karena Anda hanya menemukan margin itu oleh vektor
‫pendukung pertama yang berhubungan dengannya, yang berarti Anda ' Anda sudah menghemat banyak
‫perhitungan, tetapi hanya perlu khawatir tentang vektor pendukung, yaitu vektor yang bersentuhan dengan margin.
‫Sekarang, karena ini, saya dapat menulis ulang dari I sama dengan satu ke sejumlah titik
‫dan sebagai gantinya hanya mempertimbangkan saya katakan s di mana s adalah kumpulan indeks dari titik dukungan ini, pada dasarnya persamaan
‫yang sama.
‫Tetapi saya hanya mempertimbangkan titik-titik support vector karena kita dapat menunjukkan bahwa Alpha hanya bergantung pada
‫titik-titik pendukung tersebut, pada dasarnya tidak harus melakukan banyak perhitungan.
‫Kemudian muncul fungsi kolonel, jadi kita akan mencari fungsi kolonel sebagai fungsi K antara dua titik pelatihan, mata
‫titik pelatihan dan titik pelatihan I prima, dan kita dapat menunjukkan bahwa ini akan sama
‫dengan berikut ini.
‫Beberapa X dari IFJ dikalikan dengan X dengan bilangan prima dari J.
‫Dan ini jelas terlihat familier karena terlihat seperti produk dalam dan seorang kolonel.
‫Anda dapat menganggapnya sebagai fungsi yang hanya mengkuantifikasi kesamaan dua pengamatan.
‫Dan kami baru saja berbicara tentang bagaimana mereka titik produk dan produk dalam pada dasarnya adalah pengukuran kesamaan.
‫Itu berarti jika Anda mulai benar-benar melihat persamaan pengklasifikasi vektor dukungan linier itu, kami
‫mendefinisikannya menggunakan produk dalam.
‫Jadi sekarang saya dapat menggunakan hubungan produk dalam saya yang sama dengan jumlah perkalian dari setiap subkomponen untuk menukar
‫fungsi kernel saya ke dalam pengklasifikasi vektor dukungan yang baru ditulis ulang ini, yang pada dasarnya memberi kami mesin
‫vektor dukungan di mana saya dapat dengan mudah menukar dalam fungsi kernel apa pun yang saya inginkan,
‫di mana sekali lagi, fungsi kernel pada dasarnya adalah pengukuran kesamaan.
‫Dan sebenarnya ada banyak fungsi kernel yang bisa dipilih di sini.
‫Kami menunjukkan fungsi kernel yang paling sederhana, yang hanya merupakan kernel linier, tetapi saya juga dapat memiliki
‫pemberitahuan kernel polinomial.
‫Saya sekarang hanya menghitung fungsi kernel ini di mana saya memiliki hubungan
‫antara fungsi kernel dan tingkat apa yang ingin saya hitung, menghemat banyak perhitungan karena saya tidak
‫lagi benar-benar menghitung perhitungan di ruang fitur lengkap.
‫Saya menghitung kernel, yang merupakan produk dalam.
‫Kolonel populer lainnya adalah bassis radio, kolonel, atau yang dikenal dengan fungsi bassis radio RBF.
‫Ini adalah kolonel yang jauh lebih rumit.
‫Dan faktanya, jika Anda mencoba untuk benar-benar menghitung ini tanpa menggunakan produk dalam, itu sebenarnya
‫menciptakan, dalam teori, jumlah perbandingan komputasi yang tak terbatas.
‫Jadi satu-satunya cara untuk melakukan ini secara matematis adalah dengan fungsi kernel yang akan menggunakan produk dalam.
‫Jadi penggunaan Col's sebagai pengganti dikenal dengan istilah COL trick, dan itulah yang sebenarnya terjadi ketika kita menggunakan
‫support.
‫Mesin vektor mampu menulis ulang hubungan itu dari pengklasifikasi vektor dukungan dalam hal produk
‫dalam.
‫Dan kemudian kami memiliki berbagai Khalsa yang dipilih yang pada dasarnya didefinisikan sebagai fungsi kesamaan, yang dapat
‫saya tukar di mana pun saya melihat produk dalam terjadi.
‫Dan kemudian Col memungkinkan kita untuk menghindari perhitungan dalam ruang fitur yang diperbesar.
‫Mereka hanya perlu melakukan perhitungan untuk setiap pasangan titik balik yang berbeda di mana saya benar-benar hanya
‫perlu mempertimbangkan vektor pendukung itu sendiri.
‫Detail lengkap di balik ini dapat ditemukan di Bagian sembilan koma tiga koma dua, eSolar.
‫Sekarang, secara intuitif, apa yang telah kita lihat adalah bahwa produk dalam bertindak sebagai ukuran kesamaan
‫antara vektor dan cara terbaik saya dapat menjelaskan mesin vektor dukungan secara intuitif, jika Anda sedikit
‫tidak jelas dengan trik kernel adalah bahwa penggunaan kernel dapat dianggap sebagai ukuran kesamaan antara
‫ruang fitur asli dan ruang fitur yang diperbesar.
‫Jadi alih-alih harus benar-benar melakukan perhitungan mentah dan ruang fitur yang diperbesar, saya dapat mengatakan
‫bahwa kernel akan memberi saya ukuran kesamaan antara ruang fitur asli dan ruang fitur
‫yang besar dan menggunakan kernel untuk melakukan perhitungan, alih-alih menyelamatkan saya banyak pekerjaan komputasi di ruang
‫fitur yang diperbesar itu.
‫Oke, sekarang setelah kita memahami teori dan intuisi di balik mesin vektor dukungan, mari kita beralih
‫ke benar-benar menggunakannya dengan kode.
‫Sampai jumpa di kuliah berikutnya.