Qual è il vantaggio di utilizzare i kernel in SVM rispetto all'aggiunta di più dimensioni per ottenere la separabilità lineare?
Le Support Vector Machine (SVM) sono potenti algoritmi di apprendimento automatico comunemente utilizzati per attività di classificazione e regressione. In SVM, l'obiettivo è trovare un iperpiano che separi i punti dati in diverse classi. Tuttavia, in alcuni casi, i dati potrebbero non essere linearmente separabili, il che significa che un singolo iperpiano non può classificare efficacemente i dati. A
In che modo i kernel ci consentono di gestire dati complessi senza aumentare esplicitamente la dimensionalità del set di dati?
I kernel nell'apprendimento automatico, in particolare nel contesto delle macchine a vettori di supporto (SVM), svolgono un ruolo importante nella gestione di dati complessi senza aumentare esplicitamente la dimensionalità del set di dati. Questa capacità è radicata nei concetti matematici e negli algoritmi alla base delle SVM e nel loro utilizzo delle funzioni del kernel. Per capire come i kernel raggiungono questo obiettivo, iniziamo prima