Support Vector Machine (Osztályozás)
A Support Vector Machine (SVM), amelyet Corinna Cortes és Vladimir Vapnik vezetett be 1995-ben, egy olyan osztályozó, amely optimális elválasztó hipersíkot talál az osztályok között egy nagy dimenziós térben. Az a határt választja, amely a lehető legszélesebb rést hagyja a legközelebbi tréning pontoktól, ami robusztussá teszi a döntéseit új adatokon.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+9 more
Források
- Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-Vector Networks. Machine Learning, 20, 273–297. DOI: 10.1007/BF00994018 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Support Vector Machine (SVM — Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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-Legközelebbi szomszédokGépi tanulás↔ compare
- Logistic RegressionKutatási statisztika↔ compare
- Bayes-féle naiv klasszifikálóGépi tanulás↔ compare
- Véletlen erdőGépi tanulás↔ compare
- Támogató Vektor RegresszióGépi tanulás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →