SVM используются для решения задач регрессии и классификации.

Наша цель — найти плоскость с максимальным запасом, то есть максимальным расстоянием между точками данных обоих классов. Увеличение предельного расстояния дает некоторое усиление, чтобы будущие точки данных можно было классифицировать с большей уверенностью.

Следовательно, алгоритм SVM помогает найти лучшую линию или границу решения; эта наилучшая граница или область называется гиперплоскостью. Алгоритм SVM находит ближайшую точку линий из обоих классов. Эти точки называются опорными векторами. Расстояние между векторами и гиперплоскостью называется полем. И цель SVM — максимизировать эту маржу. Гиперплоскость с максимальным запасом называется оптимальной гиперплоскостью.

Код:



ML-Models/smv.py at main · PriyaSharma-code/ML-Models
Внесите свой вклад в разработку PriyaSharma-code/ML-Models, создав учетную запись на GitHub.github.com



Ссылки:



Алгоритм опорных векторов (SVM) — Javatpoint
Машина опорных векторов или SVM — это один из самых популярных алгоритмов контролируемого обучения, который используется для…www. javatpoint.com





1.4. Машины опорных векторов
Машины опорных векторов (SVM) — это набор контролируемых методов обучения, используемых для классификации, регрессии и…scikit-learn.org