Machine learning

מכונת וקטורים תומכים (סיווג)

מכונת וקטורים תומכים (Support Vector Machine, להלן SVM), שהוצגה על ידי קורינה קורטס וולדימיר ופניק בשנת 1995, היא מסווג המוצא את ההיפר-מישור המפריד האופטימלי בין מחלקות במרחב רב-ממדי. היא בוחרת את הגבול המותיר את השוליים הרחבים ביותר האפשריים לנקודות האימון הקרובות ביותר, מה שהופך את החלטותיה לחסינות בפני נתונים חדשים.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

+9 more

מקורות

  1. Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-Vector Networks. Machine Learning, 20, 273–297. DOI: 10.1007/BF00994018

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Support Vector Machine (SVM — Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateSupport Vector Machine (Support Vector Machine (SVM — Classification)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/svm-classification · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026