Машина опорных векторов (SVM)

Автор: Eugene Taylor
Дата создания: 11 Август 2021
Дата обновления: 15 Июнь 2024
Anonim
Машина опорных векторов за 5 минут
Видео: Машина опорных векторов за 5 минут

Содержание

Определение - что означает машина опорных векторов (SVM)?

Машина опорных векторов (SVM) - это алгоритм машинного обучения, который анализирует данные для классификации и регрессионного анализа. SVM - это контролируемый метод обучения, который просматривает данные и сортирует их по одной из двух категорий. SVM выводит карту отсортированных данных с полями между ними как можно дальше друг от друга. SVM используются в категоризации, классификации изображений, распознавании рукописного ввода и в науке.


Машина опорных векторов также известна как сеть опорных векторов (SVN).

Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.

Techopedia объясняет опорную векторную машину (SVM)

Машина опорных векторов - это контролируемый алгоритм обучения, который сортирует данные по двум категориям. Он обучается с помощью ряда данных, уже классифицированных по двум категориям, и строит модель в том виде, в котором она изначально была подготовлена. Задача алгоритма SVM состоит в том, чтобы определить, к какой категории относится новая точка данных. Это делает SVM своего рода недвоичным линейным классификатором.

Алгоритм SVM должен не только размещать объекты по категориям, но и иметь границы между ними на графике как можно шире.

Некоторые приложения SVM включают в себя:

  • и гипер-классификация
  • Классификация изображений
  • Распознавание рукописных символов
  • Биологические науки, включая классификацию белков