Algorytm SVM

1. Co to jest algorytm SVM?
2. Dlaczego SVM jest najlepszym algorytmem?
3. Jak stosuje się algorytm SVM?
4. Jakie są rodzaje algorytmów SVM?

Co to jest algorytm SVM?

Maszyna wektorowa wsparcia (SVM) to nadzorowany algorytm uczenia maszynowego stosowany zarówno do klasyfikacji, jak i regresji. Chociaż mówimy problemy z regresją, a także najlepiej dostosować się do klasyfikacji. Celem algorytmu SVM jest znalezienie przerostu w przestrzeni N-wymiarowej, która wyraźnie klasyfikuje punkty danych.

Dlaczego SVM jest najlepszym algorytmem?

Zalety klasyfikatora SVM:

SVM działa stosunkowo dobrze, gdy istnieje wyraźny margines oddzielenia klas. SVM jest bardziej skuteczny w przestrzeniach o wysokiej wymiarach i jest stosunkowo wydajny pamięć. SVM jest skuteczny w przypadkach, w których wymiary są większe niż liczba próbek.

Jak stosuje się algorytm SVM?

SVM są używane w aplikacjach takich jak rozpoznawanie pisma ręcznego, wykrywanie włamań, wykrywanie twarzy, klasyfikacja e -mail, klasyfikacja genów oraz na stronach internetowych. To jeden z powodów, dla których używamy SVM w uczeniu maszynowym. Może obsługiwać zarówno klasyfikację, jak i regresję danych liniowych i nieliniowych.

Jakie są rodzaje algorytmów SVM?

Maszyny wektorowe wsparcia są szeroko sklasyfikowane na dwa typy: proste lub liniowe SVM i jądro lub nieliniowe SVM.