Stroj s podpůrnými vektory (klasifikace)
Stroj s podpůrnými vektory (Support Vector Machine, SVM), představený Corinnou Cortes a Vladimirem Vapnikem v roce 1995, je klasifikátor, který nachází optimální oddělující nadrovinu mezi třídami ve vícerozměrném prostoru. Volí hranici, která ponechává nejširší možný okraj k nejbližším trénovacím bodům, což činí jeho rozhodnutí robustními na nových datech.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+9 more
Zdroje
- Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-Vector Networks. Machine Learning, 20, 273–297. DOI: 10.1007/BF00994018 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Support Vector Machine (SVM — Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Metoda K-nejbližších sousedůStrojové učení↔ compare
- Logistická regreseStatistika ve výzkumu↔ compare
- Naive BayesStrojové učení↔ compare
- Random ForestStrojové učení↔ compare
- Support Vector RegressionStrojové učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →