Оглавление:
- Определение - что означает машина опорных векторов (SVM)?
- Techopedia объясняет опорных векторов (SVM)
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 текста, классификации изображений, распознавании рукописного ввода и в науке.
Машина опорных векторов также известна как сеть опорных векторов (SVN).
Techopedia объясняет опорных векторов (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:
- Классификация текста и гипертекста
- Классификация изображений
- Распознавание рукописных символов
- Биологические науки, включая классификацию белков
