Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Ядровой SVM
Расширение метода опорных векторов, использующее ядерные функции для неявного преобразования данных в пространство более высокой размерности с целью решения задач нелинейной классификации.
Ядерный трюк (Kernel Trick)
Математическая техника, позволяющая вычислять скалярные произведения в пространстве высокой размерности без явного преобразования данных, что снижает вычислительную сложность.
Полиномиальное ядро
Ядерная функция, вычисляющая скалярное произведение, возведённое в степень d, что позволяет улавливать взаимодействия между признаками и моделировать полиномиальные зависимости между данными.
Сигмоидальное ядро
Ядерная функция, вдохновлённая нейронными сетями, использующая гиперболическую тангенциальную функцию для преобразования данных и создания нелинейных границ принятия решений.
Гиперпараметр Гамма
Параметр, контролирующий ширину RBF-ядра, определяющий влияние одного обучающего примера и влияющий на гибкость границы принятия решений.
Матрица Грама
Симметричная матрица, содержащая все скалярные произведения между парами обучающих выборок в пространстве признаков, преобразованном ядром.
Теорема Мерсера
Математическое условие, гарантирующее, что симметричная функция может использоваться в качестве ядерной функции путём проверки её положительной полуопределённости в пространстве Гильберта.
Ширина полосы ядра
Параметр, определяющий пространственный масштаб, на котором ядерная функция оценивает схожесть между точками, напрямую влияющий на форму границы принятия решений.
Обучение с несколькими ядрами
Подход, объединяющий несколько ядерных функций с оптимизированными весами для захвата различных структур данных и улучшения производительности модели SVM.
Опорные векторы
Точки обучения, расположенные на границе решения или рядом с ней, которые полностью определяют модель SVM и определяют положение оптимальной гиперплоскости.