Support Vector Machine (Klasifikasi)
Support Vector Machine (SVM), yang diperkenalkan oleh Corinna Cortes dan Vladimir Vapnik pada tahun 1995, adalah sebuah pengklasifikasi yang menemukan hiperbidang pemisah optimal antar kelas dalam ruang berdimensi tinggi. SVM memilih batas yang menyisakan margin terluas yang memungkinkan ke titik-titik data latih terdekat, yang membuat keputusannya menjadi robust pada data baru.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+9 more
Sumber
- Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-Vector Networks. Machine Learning, 20, 273–297. DOI: 10.1007/BF00994018 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Support Vector Machine (SVM — Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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 NeighborsPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi LogistikStatistika Penelitian↔ compare
- Naive BayesPembelajaran Mesin↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
- Support Vector RegressionPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →