Support Vector Machines bằng R

Giới thiệu các khái niệm cơ bản của support vector machines bằng cách áp dụng thuật toán svm lên một bộ dữ liệu phân lớp tuyến tính. Các khái niệm chủ chốt được minh họa qua biểu đồ ggplot được xây dựng từ đầu ra của thuật toán, và vai trò của tham số cost được làm nổi bật qua một ví dụ đơn giản. Chương kết thúc với phần trình bày cách thuật toán xử lý các bài toán đa lớp.

Giới thiệu về polynomial kernels thông qua một bộ dữ liệu tách rời theo hướng xuyên tâm (tức có biên quyết định dạng tròn). Sau khi chứng minh sự không phù hợp của linear kernels cho bộ dữ liệu này, bạn sẽ thấy cách một phép biến đổi đơn giản giúp bài toán trở nên phân lớp tuyến tính, từ đó dẫn dắt thảo luận trực quan về kernel trick. Tiếp theo, bạn sẽ áp dụng polynomial kernel cho bộ dữ liệu và tinh chỉnh bộ phân loại thu được.

Phát triển từ ba chương trước bằng cách giới thiệu Radial Basis Function (RBF) kernel có độ linh hoạt cao. Bạn sẽ tạo một bộ dữ liệu “phức tạp” để bộc lộ hạn chế của polynomial kernels. Sau đó, dựa trên phần lý giải trực quan cho RBF kernel, bạn sẽ thấy cách nó khắc phục các điểm yếu của những kernel khác được thảo luận trong khóa học này.