Машины опорных векторов — это набор контролируемых методов обучения, используемых для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. Все это общие задачи в машинном обучении. Цель SVM - найти оптимальную разделяющую гиперплоскость, которая максимизирует разделимость обучающих данных. Гиперплоскость должна быть как можно дальше от точек данных. Узкая маржа «Гиперплоскость» приводит к неправильной классификации. Наша цель – максимизировать маржу. Как работает SVM Простой..

Метод опорных векторов (SVM) — это метод статистического обучения, разработанный сообществом компьютерных наук в 1990-х годах. SVM в основном используется для целей классификации, однако существует также расширение SVM для регрессии. SVM считаются «готовыми» классификаторами, поскольку они хорошо работают в различных условиях. В этой статье делается попытка представить основные концепции SVM с помощью следующего пошагового подхода: Концепция гиперплоскости Классификация с..