Support Vector Machines in Machine Learning

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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?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Warum werden Stützvektoren als entscheidend für Support Vector Machines bezeichnet?

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

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

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

Support Vector Machines in Machine Learning

Podcast Beta

Questions and Answers

Was ist der Zweck des Kernel-Tricks in Support Vector Machines?

Welche Probleme ergeben sich bei der Transformation in einen Raum mit hoher Dimensionsanzahl?

Was bewirkt die Verwendung geeigneter Kernelfunktionen beim Kernel-Trick?

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?

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

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?

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

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