Support vector machines: teorie, aplikace a softwarové implementace
Loading...
Date
Authors
Podtesov, Daniil
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou algoritmu strojového učení metody podpůrných vektorů. Práce se zaměřuje na teoretický základ nutný pro pochopení mechanismu fungování této metody, aplikace této metody v reálném životě a implementace této metody v různých softwarech. Jsou vysvětleny pojmy jako jsou optimální separační nadrovina, lineární rozhodovací hranice a podpůrné vektory. Dále jsou popsány různé varianty této metody při použití různých jádrových funkcí. V třetí části práce bylo nejen použito metody pro ukázku toho, jak to funguje, ale i využito několika postupů pro zlepšení výsledků aplikace dané metody.
This bachelor thesis deals with the problem of machine learning algorithm called support vector machine learning method. The thesis focuses on the theoretical basis required to understand the mechanism of operation of this method, the application of this method in real life and the implementation of this method in various software. Concepts such as optimal separation superplane, linear decision boundary and support vectors are explained. Furthermore, different variants of this method using different kernel functions are described. In the third part of the paper, the method was not only used to show how it works, but also several techniques were used to improve the results of the application of the method.
This bachelor thesis deals with the problem of machine learning algorithm called support vector machine learning method. The thesis focuses on the theoretical basis required to understand the mechanism of operation of this method, the application of this method in real life and the implementation of this method in various software. Concepts such as optimal separation superplane, linear decision boundary and support vectors are explained. Furthermore, different variants of this method using different kernel functions are described. In the third part of the paper, the method was not only used to show how it works, but also several techniques were used to improve the results of the application of the method.
Description
Keywords
Metoda podpůrných vektorů, separační nadrovina, strojové učení, nadrovina s maximální šírkou, hyperparametry, klasifikace, bias-variance tradeoff, overfitting a underfitting., Support vector machines, separating hyperplane, machine learning, maximal margin hyperplane, hyperparameters, classification, bias-variance tradeoff, overfitting and underfitting.
Citation
PODTESOV, D. Support vector machines: teorie, aplikace a softwarové implementace [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Aplikovaná informatika a řízení
Comittee
prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Ivan Švarc, CSc. (člen)
RNDr. Jiří Dvořák, CSc. (místopředseda)
Ing. Pavel Heriban, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Simeon Simeonov, CSc. (člen)
Ing. Zdeněk Švihálek (člen)
Date of acceptance
2023-06-14
Defence
Student obeznámil komisi s cíli a výsledky své BP. Následně zodpověděl otázky oponenta doc. Matouška.
Komise položila následující otázky:
doc. Simeonov: Jsou zpracované algoritmy univerzální?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení