Maschinelles
Lernen
Support Vector Machines (SVMs)
„Lese“empfehlung: http://videolectures.net Schölkopf, Smola et al. Lectures on SVMs
Wiederholung lineare Diskriminanzfunktionen
Seite
12/2/2015|
2
Wiederholung lineare Diskriminanzfunktionen
Welche Trennebene ist die Beste?
Seite
12/2/2015|
3
Maximum Margin Klassifikation
Seite
12/2/2015|
4
Maximum Margin Klassifikation
Wie misst man den Abstand einer Trennebene zu den Trainingspunkten?
Seite
12/2/2015|
5
Maximum Margin Klassifikation
Seite
12/2/2015|
6
Aus: Andrew Moore, CMU
Maximum Margin Klassifikation
Seite
12/2/2015|
7
Maximum Margin Klassifikation
Seite
12/2/2015|
8
Maximum Margin Klassifikation
Seite
12/2/2015|
9
Support Vektoren
Seite
12/2/2015|
10
Dualisierung
Seite
12/2/2015|
11
Dualisierung
Seite
12/2/2015|
12
Dualisierung
Seite
12/2/2015|
13
SVM in höheren Dimensionen
Einfach:
„Unmöglich“:
Was nun?
Seite
12/2/2015|
14
Aus: Andrew Moore, CMU
SVM in höheren Dimensionen
„Unmöglich“:
Einfach: x (x,x2)
Seite
12/2/2015|
15
Aus: Andrew Moore, CMU
Der Kernel Trick
Seite
12/2/2015|
16
Der Kernel Trick
Seite
12/2/2015|
17
Der Kernel Trick
Warum gerade
diese Funktion?
Seite
12/2/2015|
18
SVM in höheren Dimensionen, polynomielle Kernels
Seite
12/2/2015|
19
Aus: Andrew Moore, CMU
SVM in höheren Dimensionen, polynomielle Kernels
Seite
12/2/2015|
20
Aus: Andrew Moore, CMU
SVM in höheren Dimensionen, polynomielle Kernels
Seite
12/2/2015|
21
Aus: Andrew Moore, CMU
SVM in höheren Dimensionen, polynomielle Kernels
Seite
12/2/2015|
22
Aus: Andrew Moore, CMU
SVM in höheren Dimensionen, polynomielle Kernels
Seite
12/2/2015|
23
Aus: Andrew Moore, CMU
SVM in höheren Dimensionen, polynomielle Kernels
Seite
12/2/2015|
24
Aus: Andrew Moore, CMU
SVM in höheren Dimensionen, polynomielle Kernels
Seite
12/2/2015|
25
Aus: Andrew Moore, CMU
SVM in höheren Dimensionen, polynomielle Kernels
Es gibt immer noch Probleme!
• Overvitting
• Klassifizierung eines neuen Punktes ist
rechenaufwändig
Seite
12/2/2015|
26
Aus: Andrew Moore, CMU
SVM in höheren Dimensionen, weitere Kernels
Seite
12/2/2015|
27
SVM in höheren Dimensionen, polynomielle Kernels
Seite
12/2/2015|
28
Soft Margin SVMs
Seite
12/2/2015|
29
Soft Margin SVMs
Seite
12/2/2015|
30
Soft Margin SVMs
Seite
12/2/2015|
31
Soft Margin SVMs
Seite
12/2/2015|
32
Zusammenfassung
Seite
12/2/2015|
33
Seite
12/2/2015|
34
Soft Margin SVMs
Seite
12/2/2015|
35
Soft Margin SVMs
Seite
12/2/2015|
36
Soft Margin SVMs
Seite
12/2/2015|
37
Soft Margin SVMs
Seite
12/2/2015|
38

SVM in höheren Dimensionen, polynomielle Kernels