svm kernel

Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk:

• Mengelompokkan data ke dalam banyak kategori tanpa margin

• Memisahkan data ke dalam kelas dengan margin maksimum

• Menghitung rata-rata nilai data

• Membuat histogram dari dataset

Apa fungsi utama dari hyperplane dalam SVM?

• Memisahkan data ke dalam kelas yang berbeda

• Menentukan jarak rata-rata antar data

• Mengurangi dimensi data

• Meningkatkan ukuran dataset

Pada SVM, margin didefinisikan sebagai:

• Garis yang memisahkan data dengan akurasi maksimum

• Jarak terpendek antara dua kelas data yang berbeda

• Jarak antara hyperplane dan data terdekat

• Garis di tengah-tengah antara dua kelas

Jika data dapat dipisahkan dengan garis lurus pada grafik 2D, maka SVM yang sesuai digunakan adalah:

• Non-linear SVM

• Linear SVM

• Polynomial SVM

• Sigmoid Kernel SVM

Mengapa kernel digunakan dalam SVM?

• Untuk menyederhanakan data sehingga selalu linear separable

• Untuk membuat data yang tidak terpisahkan menjadi terpisahkan

• Untuk menghapus data yang berada di luar margin

• Untuk mengurangi dimensi data agar lebih kecil

Apa tujuan dari memetakan data ke ruang dimensi lebih tinggi pada Non-linear SVM?

• Mempercepat proses pelatihan model

• Membuat data menjadi linear separable

• Menyederhanakan distribusi data

• Menghapus outlier dari data