Machine learning

সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেশন

সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেশন (SVR), স্মোলা এবং স্কোলকফের ২০০৪ সালের টিউটোরিয়ালে বর্ণিত, ডেটার চারপাশে এপসাইলন-প্রস্থের একটি টিউবের মধ্যে থেকে একটি ফাংশন ফিট করে একটি অবিচ্ছিন্ন ফলাফল ভবিষ্যদ্বাণী করে, যেখানে সম্ভাব্য ত্রুটি সর্বনিম্ন রাখা হয়। এটি ক্লাসিফিকেশনের সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন ধারণাকে রিগ্রেশনে প্রসারিত করে, অরৈখিক সম্পর্কগুলি ধরতে একটি কার্নেল ব্যবহার করে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Smola, A.J. & Schölkopf, B. (2004). A Tutorial on Support Vector Regression. Statistics and Computing, 14, 199–222. DOI: 10.1023/B:STCO.0000035301.49549.88

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 1). Support Vector Regression (SVR). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/svm-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateSupport Vector Regression (Support Vector Regression (SVR)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/machine-learning/svm-regression · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026