Структурированный блокнот   
 Машинное обучение (Machine Learning, обучающиеся алгоритмы) →  Обучение с учителем (Supervised learning) →  

Метод опорных векторов (SVM, Support Vector Mashines)

В базовой версии это алгоритм классификации, которые отвечает на вопрос принадлежности множеству (т.е. да или нет). Причём для ответа на этот вопрос алгоритм разделяет пространство входных данных плоскостью на 2 половины, в одной половине отвечает "да", в другой "нет".
Для поиска этой плоскости строится функция ошибки на обучающей выборке, и минимизируется.

Также возможен поиск решения не в виде плоскости, а в виде какой-либо другой разделяющей поверхности, например полинома. Отдельный практический интерес представляет поиск решений в виде ограниченных областей (так называемых ядер), например, сфер (точка попавшая внутри сферы получает ответ "да", вне сферы "нет"). В этом случае становится возможной мультиклассификация, т.е. можно можно обучаться на принадлежность к нескольким классам так, что каждая сфера будет давать принадлежность к одному из них.
Поиск по записям в текущем разделе: