برنامه نویسی متلب ماشین بردار پشتیبان

این آموزش قسمت سوم بسته آموزش جامع یادگیری ماشین می باشد. در این آموزش شما با نحوه برنامه نویسی ماشین بردار پشتیبان در متلب آشنا خواهید شد. این آموزش بر مبنای آخرین نسخه متلب می باشد و به جرات می توان گفت یکی از بهترین آموزش های برنامه نویسی ماشین برار پشتیان در متلب می باشد.

ما در این آموزش از تجربه 15 ساله خود در برنامه نویسی متلب در پروژه های مختلف استفاده کردیم و سعی کردیم تمامی مباحث مهم که یک برنامه نویس لازم دارد تا ماشین بردار پشتیان را استفاده کند را پوشش بدهیم.

اگر شما برنامه نویسی متلب ضعیفی هم دارید می توانید از کدهای آماده ای که در کنار این آموزش قرار دارد استفاده کنید و تنها دیتاست ورودی برنامه را تغییر دهید و برای دیتاست پروژه خود استفاده کنید.

نرم افزار متلب در سالهای خیلی قبل تابع svmtrain را معرفی کرد ولی این تابع مشکلات زیادی داشت و خیلی از کاربران مجبور بودند از کتابخانه های دیگر مثل libsvm استفاده کنند. اما متلب در سالهای اخیر یک تابع جدید معرفی کرد (fitcsvm) که مشکل تابع قبلی را نداشت و دارای قابلیت های بسیار زیادی است که کار برنامه نویسی متلب ماشین بردار پشتیبان SVM را ساده می کند. ما در این آموزش قصد داریم شما را با این ابزار آشنا کنیم. مثالهای بسیار زیادی در کنار این آموزش گنجانده شده است که به شما در درک نحوه کار با SVM بسیار کمک می کند. همه مثالها در این فیلم آموزشی خط به خط توضیح داده شده است.

هزینه ای که شما برای این آموزش پرداخت می کنید، در کنار ساعات بسیار زیادی که صرف خواندن مراجع مختلف و تست کدهای مختلف متلب شده ، بسیار ناچیز است. امیدواریم این آموزش هم بتواند مانند آموزش های قبلی راهگشای شما دوستان گرامی باشد.

 

تعداد مثال بالا و نمونه کد:

تعداد بیست و یک نمونه کد متلب در کنار این فیلم آموزشی قرار دارد که در هیچ جایی در اینترنت و کتاب قابل دسترسی نیست.

 

سرفصل :

خلاصه ای از تاریخچه ماشین بردار پشتیبان

برخی از کاربردهای SVM

مفهوم های کلیدی در ماشین بردار پشتیبان

مفهوم margin

ماشین بردار چیست؟

مفهوم کرنل مفهوم کرنل kernel

بهترین hyperplane

Binary classification

خصوصیات مهم SVM

سرعت SVM

مقدار فضای اشغال شده از حافظه

دیتاست های بعد کم و بعد متوسط

معرفی fitcsvm

معرفی نوع solver

کرنل های مورد استفاده در متلب

فرمول هر کرنل

فرایند بهینه سازی

الگوریتم ISDA و L1QP  و SMO

داده های ورودی آموزش

سطر و ستون در داده ها

مثال یک فایل excel

گرفتن خروجی در مدل SVM

خروجی score

مثال تشخیص سرطان سینه با ماشین بردار پشتیبان

تحلیل classificationSVM

مشخص کردن داده های پشتیبان

توضیح فیلدهای خروجی SVM object

گزینه BoxConstraint

تاثیر BoxConstraint بر راندمان مدل

گزینه KernelScale

افزایش سرعت آموزش

گزینه PolynomialOrder

گزینه KernelOffset

گزینه Alpha

گزینه CacheSize

Nu

کنترل تعداد تکرارها در آموزش

دستور resume

گزینه verbose

ClassNames

استفاده از cross validation

Holdout

محاسبه ماتریس confusion

رسم performance curve

ResponseName

ScoreTransform

CrossVal

kFoldPredict

تفاوت ماشین بردار پشتیبان خروجی cross validation و fitcsvm

Kfold

گزینه Holdout

کنترل همگرامی

DeltaGradientTolerance

GapTolerance

IterationLimit

حداکثر تعداد تکرار بهینه سازی عددی

KKTTolerance

ShrinkagePeriod

گزینه های بهینه سازی Hyperparameter

‘none’ و ‘auto’ و ‘all’

بهینه سازی پارامترهای ماشین بردار پشتیبان

چه پارامترهایی را در SVM میتوان بهینه کرد؟

مدل فشرده

تفاوت مدل compact و معمولی

محدودیت های ماشین بردار پشتیبان

برای داده های با ویژگی زیاد از کدام تابع برای ماشین بردار پشتیبان استفاده کنیم؟

کاهش وابستگی داده ها به بازه تغییرات داده ها

بهترین روش محاسبه راندمان SVM چیست؟

کاهش زمان یادگیری با چه پارامتری متناسب است؟

افزایش سرعت همگرایی با چه پارامتری متناسب است؟

داده های تکراری

مثال برنامه نویسی ماشین بردار پشتیان چند کلاسه

تابع fitcecoc

ساخت قالب Template SVM

مثال برنامه نویسی برای نشان دادن تاثیر استاندارد کردن داده ها

مثال برنامه نویسی k-fold

مثال برنامه نویسی کرنل سفارشی برای ماشین بردار پشتیبان

misclassification

مثال برنامه نویسی بهینه سازی پارامترهای ماشین بردار پشتیبان

گزینه optimizer

نقاط best observed

نقاط best estimated

 


پیش نمایش اول

لینک دانلود پیش نمایش اول

 


پیش نمایش دوم

لینک دانلود پیش نمایش دوم

 


پیش نمایش سوم

لینک دانلود پیش نمایش سوم


 

مدت زمان : 172 دقیقه

 

 

لینک سفارش

 

 

 

 

توصیه :

جهت درک بهتر ماشین بردار پشتیان به علاقه مندان توصیه می شود فیلم آموزشی تئوری ماشین بردار پشتیبان را ابتدا تهیه کنند تا با مفاهیم آن به طور کامل آشنا شوند. این فیلم آموزشی توسط سه نفر از دانشجویان دانشگاه صنعتی اصفهان تهیه شده است. جهت مشاهده این فیلم آموزشی بر روی تصویر زیر کلیک کنید:

 

 

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *