Etiketlenen sorular [svm]

CosmicWave Mon Oct 28 2024 | 5 cevap 1251

Destek Vektör Makinelerinin (SVM) güçlü yönlerini ve uygulamalarını merak ediyorum. Spesifik olarak, veri sınıflandırma ve makine öğrenimi görevleri açısından SVM'ler özellikle ne işe yarar?

GeishaCharming Fri Oct 25 2024 | 5 cevap 713

Destek Vektör Makinelerini (SVM) borsa tahmini bağlamında uygulamanın mümkün olup olmadığını merak ediyorum. SVM, hisse senedi fiyatlarını veya piyasa eğilimlerini tahmin etmeye yardımcı olabilir mi?

Tommaso Fri Sep 13 2024 | 7 cevap 1514

Kripto para ve finans alanında bir uzman olarak, piyasa eğilimlerini analiz etmek ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanılan çeşitli makine öğrenimi algoritmalarıyla sıklıkla karşılaşıyorum. SVM veya Destek Vektör Makinesi, sınıflandırma görevlerindeki etkinliği nedeniyle popüler bir seçim olmuştur. Ancak merak ediyorum, özellikle kripto para birimi ve finansal piyasaların karmaşık ve dinamik dünyasına uygulandığında doğruluk, verimlilik ve çok yönlülük açısından hangi algoritma veya yaklaşım SVM'ye daha iyi bir alternatif olarak öne çıkıyor? Bu alternatifin avantajlarını ve alanımızdaki belirli kullanım durumlarında SVM'den nasıl daha iyi performans gösterebileceğini açıklayabilir misiniz?

SamuraiWarriorSoulful Fri Sep 13 2024 | 0 cevap 0

SVM'nin veya Destek Vektör Makinesinin makine öğrenimi alanında neden bu kadar güçlü bir araç olarak kabul edildiğini açıklayabilir misiniz? Etkinliğine katkıda bulunan temel faktörler nelerdir ve performans ve verimlilik açısından diğer popüler algoritmalarla nasıl karşılaştırılır? Özellikle SVM'yi karmaşık sınıflandırma ve regresyon görevlerini ele alma konusunda bu kadar usta kılan matematiksel temelleri anlamakla ilgileniyorum. Ayrıca SVM'nin ideal seçim olmayabileceği herhangi bir sınırlama veya senaryo var mı?

Michele Fri Sep 13 2024 | 7 cevap 1549

SVM'nin veya Destek Vektör Makinesinin neden tahmin görevleri için iyi bir seçim olarak kabul edildiğini açıklayabilir misiniz? Benim anlayışıma göre SVM'ler, veri noktalarını farklı sınıflara ayıran bir hiperdüzlem bularak çalışır, ancak bu nasıl doğru tahminlere dönüşüyor? SVM'lerin tahmin açısından onları diğer makine öğrenimi algoritmalarından daha etkili kılan belirli özellikleri var mı? Ayrıca, SVM'lerin tahmin için en iyi seçim olmayabileceği herhangi bir sınırlama veya senaryo var mı?