Stroj potpornih vektora (klasifikacija)
Stroj potpornih vektora (Support Vector Machine, SVM), koji su 1995. predstavili Corinna Cortes i Vladimir Vapnik, klasifikator je koji pronalazi optimalnu separacijsku hiperravninu između klasa u visokodimenzionalnom prostoru. Odabire granicu koja ostavlja najširu moguću marginu prema najbližim podatkovnim točkama, što njegove odluke čini robusnima na novim podacima.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+9 more
Izvori
- Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-Vector Networks. Machine Learning, 20, 273–297. DOI: 10.1007/BF00994018 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Support Vector Machine (SVM — Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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-Najbližih SusjedaStrojno učenje↔ compare
- Logistička regresijaIstraživačka statistika↔ compare
- Naive BayesStrojno učenje↔ compare
- Slučajna šumaStrojno učenje↔ compare
- Regresija potpornih vektoraStrojno učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →