Veri Madenciliğinde kullanılan Optimizasyona dayalı sınıflandırma modelleri incelenmiştir.

Emre ALIÇ- 105112012

25.05.2011


İçindekiler
Destek Vektör Makinesi 3
Doğrusal olarak ayrılabilme durumu 3
Primal Çözüm 6
Lagrange Çarpanları 6
Karush-Kuhn-Tucker Koşulları 7
Dual Çözüm 8
Verilerin Doğrusal Olarak Ayrılamama Durumu 12
Doğrusal Olmayan Sınıflandırıcılar 16
Doğrusal Olmayan Özellik Uzayı 16
Çekirdek Fonksiyonlar 17
Destek Vektör Makinası ve Çekirdek Fonksiyonlar 18
Kaynakça 22

Destek Vektör Makinesi
Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine = SVM) veri madenciliğinde sınıflama problemlerinde kullanılan bir yöntemdir.Bu yöntem, sınıflandırmayı bir doğrusal yada doğrusal olmayan bir fonksiyon yardımıyla yerine getirir.Destek vektör makinesi yöntemi,veriyi birbirinden ayırmak için en uygun fonksiyonun tahmin edilmesi esasına dayanır.Daha çok makine öğrenmesi yöntemleri arasında yer alan bu yöntem günümüzde veri madenciliği alanında da tercih edilmeye başlanmıştır.
Doğrusal olarak ayrılabilme durumu
D veri kümesinin (X1,y1),(X2,Y2)…(Xn,Yn) biçiminde olduğunu varsayalım. Burada n veri kümesinin eleman sayısıdır ve y , {+1,-1} kümesinin elemanı olarak kabul edilir.[1]…
.
.
.

Optimizasyona Dayalı Sınıflandırma Modelleri Dökümanı Tıkla !