Support Vector Machine

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته

عفوا اخي العزيز وضح ما تريد بالظبط وضع شيء ولو كان قليلا عما تريد وادرج محاولاتك ولو كانت قليله لكي نتساعد في فهمها مع بعضنا البعض .

بالتوفيق ونحن حاظرين للمساعدة ان شاء الله بحسب قدرتنا على ذالك .

سلايدات تشرح الموضوع بشكل مبسط من البداية و حتى الاحتراف. الحلو فيها انه يعطيك الخوارزمية بالتفصيل وبشكل مبسط وليس معادلات رياضية مثل اكثر الكتب.

http://homepage.cs.uri.edu/faculty/hamel/courses/2009/spring2009/csc581/lecture-notes/

بالتوفيق،

السلام عليكم

الاخ ابراهيم

هل لديك الملف السابق عرضه حيث لم استطع تحميله يبدوا ان الرابط لم يعد يعمل

Agent -- الفكرة وراء SVM بسيطة مبدئيا، لكن عليها تحديثات واضافات لزيادة امكانياتها.. لذا كبداية انظري الى الفكرة الاساسية من SVM وثم تبحري في التفاصيل اكثر فأكثر

الفكرة الاساسية هي ان SVM ترسم لوحة (plane) في فضاء معين حتى تقوم بفصل الinstances التي تنتمي لكلاسات أخرى عما سواها.

مثال للتوضيح:

تخيلي لو لديك صندوق يحتوي على كرات حمراء بالاسفل، وكرات زرقاء بالأعلى.. طبعا الكرات ملخبطة بعض الشيء.(يعني كرات زرقاء وقعت بالاسفل مع الحمراء)

وتخيلي انك ستضعين صفيحة خشبية بينهم حتى تقومي بالفصل بين الكرات الحمراء والزرقاء، بحيث ان اي شيء بأعلى اللوح سنفرض انه ازرق، واي شيء بأسفل اللوح سنفرض انه احمر

الذي سيحدث عمليا، هو انك ستحاولين وضع الصفيحة الخشبية بطريقة تحصلين فيها على افضل نتيجة، وهدفك (نيتك) هو ان 100% من الكرات الزرقاء فوق و 100% من الحمراء تحت

لكن الذي يحدث انه بما ان الكرات ملخبطة بعض الشيء (هناك كرات زرقاء دخلت في الحمراء)، ستكون بعض الكرات الحمراء فوق الصفيحة الخشبية وبعض الكرات الزرقاء تحتها.

وانت هدفك هو تقليل هذا الخطأ قدر الإمكان لرسم الصفيحة الخشبية في طبقة مثالية. وSVM يحتوي على algorithms معينة لرسم هذه اللوحة في المكان الأمثل للحصول على اعلى دقة فصل.

لو تلاحظي انك في هذه الحالة وضعتي لوحدة واحدة.. معناه انك فقط تستطيعين الفصل بين نوعين فقط.

يعني لو كانت لديك ثلاثة انواع (كرات حمراء + زرقاء + وردية) حينها ستكون النتائج سيئة.. لان لوحة واحدة تستطيع الفصل بين اثنين فقط.

لهذا السبب "مبدئيا" الSVM في "ابسط" حالاته يعتبر فقط binary classifier اي انه يفصل بين شيئين فقط وليس ثلاثة او اكثر.

لكن هناك اضافات تجعل الsvm يتعامل مع عدد اكبر من 2 كلاس + كما انه ممكن يتعامل مع regression.

والمثال الذي ذكرته مبسط جدا لابسط حالات الSVM

عالم الSVM يعتبر جيد جدا.. فكري الآن في الكلام النظري..

وبعدها انصحك تلعبي ب weka + libsvm... لانه سهل جدا هناك. لكن اذا اردتي دقة اعلى استخدمي libsvm مباشرة

بعد البحث وجدتها على رابط جديد:

http://homepage.cs.uri.edu/faculty/hamel/courses/2011/spring2011/csc581/lecture-notes/

السلام عليكم

شكرا لكل من password123

والاخ DATA_SNIPER على المشاركة

وساقوم بالاطلاع على الرابط

جزاكم الله خير