Support Vector Machine (Klassifitseerimine)
Support Vector Machine (SVM), mille autoriteks on Corinna Cortes ja Vladimir Vapnik 1995. aastal, on klassifitseerija, mis leiab optimaalse eraldava hüpertasandi klasside vahel kõrgedimensionaalses ruumis. See valib piirjoone, mis jätab võimalikult laia marginaali lähimate treeningpunktideni, muutes selle otsused robustseks uute andmete korral.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+9 more
Allikad
- Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-Vector Networks. Machine Learning, 20, 273–297. DOI: 10.1007/BF00994018 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Support Vector Machine (SVM — Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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 NeighborsMasinõpe↔ compare
- Logistiline regressioonUurimisstatistika↔ compare
- Bayesi naiivne klassifikaatorMasinõpe↔ compare
- Juhuslik metsMasinõpe↔ compare
- Support Vector RegressionMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →