Support Vector Machines in Machine Learning
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Questions and Answers

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?

  • 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?

  • 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?

    <p>Bestrafen falsch klassifizierte Objekte und verringern die Anzahl der Stützvektoren.</p> Signup and view all the answers

    Warum ist die Darstellung der Trennfläche im niedrigdimensionalen Raum nach dem Kernel-Trick oft komplex?

    <p>Da eine nichtlineare Hyperfläche entsteht, die Trainingsvektoren in zwei Klassen trennt.</p> Signup and view all the answers

    Was ist die Hauptaufgabe einer Support Vector Machine (SVM)?

    <p>Die SVM passt eine Hyperebene in den Vektorraum ein, um die Trainingsobjekte in zwei Klassen zu teilen.</p> Signup and view all the answers

    Was sind Stützvektoren (support vectors) in Bezug auf Support Vector Machines?

    <p>Die Vektoren, die am nächsten zur Hyperebene liegen und für die Beschreibung der Trennebene benötigt werden.</p> Signup and view all the answers

    Warum ist eine saubere Trennung mit einer Hyperebene nur möglich, wenn die Objekte linear trennbar sind?

    <p>Weil eine Hyperebene nicht verbogen werden kann, um nicht-lineare Trennungen zu ermöglichen.</p> Signup and view all the answers

    Welche Vektoren beeinflussen die Lage und Position der Trennebene in einer Support Vector Machine NICHT?

    <p>Vektoren, die weiter von der Hyperebene entfernt liegen und gewissermaßen hinter anderen Vektoren 'versteckt' sind.</p> Signup and view all the answers

    Warum werden Stützvektoren als entscheidend für Support Vector Machines bezeichnet?

    <p>Weil sie mathematisch exakt beschreiben, wie die Trennebene verläuft.</p> Signup and view all the answers

    Warum ist es beim Einsetzen der Hyperebene in eine Support Vector Machine nicht notwendig, alle Trainingsvektoren zu beachten?

    <p>Weil nur Vektoren in unmittelbarer Nähe zur Hyperebene relevant sind.</p> Signup and view all the answers

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