Màquina de Vectors de Suport (Classificació)
La Màquina de Vectors de Suport (SVM), introduïda per Corinna Cortes i Vladimir Vapnik el 1995, és un classificador que troba l'hiperplà separador òptim entre classes en un espai d'alta dimensionalitat. Escull el límit que deixa el marge més ample possible als punts de tren que més s'hi acosten, cosa que fa que les seves decisions siguin robustes en dades noves.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+9 more
Fonts
- Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-Vector Networks. Machine Learning, 20, 273–297. DOI: 10.1007/BF00994018 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Support Vector Machine (SVM — Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/machine-learning/svm-classification
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.
- K-Nearest NeighborsAprenentatge automàtic↔ compare
- Regressió LogísticaEstadística per a la recerca↔ compare
- Naive BayesAprenentatge automàtic↔ compare
- Random ForestAprenentatge automàtic↔ compare
- Regressió amb Màquines de Vectors de SuportAprenentatge automàtic↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →