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Questions and Answers
Was ist der Zweck des Kernel-Tricks in Support Vector Machines?
Was ist der Zweck des Kernel-Tricks in Support Vector Machines?
- Die Reduzierung der Anzahl der Trainingsvektoren.
- Die Konvertierung der Trainingsvektoren in einen höherdimensionalen Raum. (correct)
- Das Bestimmen der trennenden Hyperebene im niedrigdimensionalen Raum.
- Die Berechnung der linearen Hyperebene im niedrigdimensionalen Raum.
Welche Probleme ergeben sich bei der Transformation in einen Raum mit hoher Dimensionsanzahl?
Welche Probleme ergeben sich bei der Transformation in einen Raum mit hoher Dimensionsanzahl?
- Die benötigte Anzahl an Stützvektoren wird erhöht.
- Die Trennfläche im niedrigdimensionalen Raum wird komplex und unbrauchbar. (correct)
- Die Darstellung der Trennfläche wird einfacher und übersichtlicher.
- Die Rechenlast bei der Hochtransformation wird verringert.
Was bewirkt die Verwendung geeigneter Kernelfunktionen beim Kernel-Trick?
Was bewirkt die Verwendung geeigneter Kernelfunktionen beim Kernel-Trick?
- Eine Vereinfachung der Hyperebenenberechnung im Hochdimensionalen. (correct)
- Eine Erhöhung der Anzahl der Schlupfvariablen.
- Die Hin- und Rücktransformation der Vektoren wird unnötig.
- Eine Vermeidung der Fehleinordnung von Trainingsobjekten.
Was ist die Rolle der Schlupfvariablen bei Support Vector Machines?
Was ist die Rolle der Schlupfvariablen bei Support Vector Machines?
Warum ist die Darstellung der Trennfläche im niedrigdimensionalen Raum nach dem Kernel-Trick oft komplex?
Warum ist die Darstellung der Trennfläche im niedrigdimensionalen Raum nach dem Kernel-Trick oft komplex?
Was ist die Hauptaufgabe einer Support Vector Machine (SVM)?
Was ist die Hauptaufgabe einer Support Vector Machine (SVM)?
Was sind Stützvektoren (support vectors) in Bezug auf Support Vector Machines?
Was sind Stützvektoren (support vectors) in Bezug auf Support Vector Machines?
Warum ist eine saubere Trennung mit einer Hyperebene nur möglich, wenn die Objekte linear trennbar sind?
Warum ist eine saubere Trennung mit einer Hyperebene nur möglich, wenn die Objekte linear trennbar sind?
Welche Vektoren beeinflussen die Lage und Position der Trennebene in einer Support Vector Machine NICHT?
Welche Vektoren beeinflussen die Lage und Position der Trennebene in einer Support Vector Machine NICHT?
Warum werden Stützvektoren als entscheidend für Support Vector Machines bezeichnet?
Warum werden Stützvektoren als entscheidend für Support Vector Machines bezeichnet?
Warum ist es beim Einsetzen der Hyperebene in eine Support Vector Machine nicht notwendig, alle Trainingsvektoren zu beachten?
Warum ist es beim Einsetzen der Hyperebene in eine Support Vector Machine nicht notwendig, alle Trainingsvektoren zu beachten?
