Интуитивно понятное введение в машину опорных векторов Машины опорных векторов (SVM) среди классификаторов, вероятно, являются наиболее интуитивно понятными и элегантными, особенно для задач двоичной классификации. Чтобы вы могли понять интуицию, лежащую в основе, я объясню их в среде с двумя классами: вы увидите, что все сказанное будет справедливо также для задач с несколькими классами. Давайте сначала рассмотрим ситуацию, когда наши данные линейно разделимы. Линейно разделяемые..

Навигация по миру машин опорных векторов и PCA для расширенного машинного обучения Введение В постоянно расширяющемся мире алгоритмов машинного обучения машины опорных векторов (SVM) считаются универсальным и мощным инструментом для задач классификации и регрессии. Эта статья познакомит вас с тонкостями SVM и даже прольет свет на анализ главных компонентов (PCA), ценный метод сокращения функций и визуализации данных. Машины опорных векторов (SVM) Машины опорных векторов — это класс..

Машина опорных векторов или SVM — это один из самых популярных алгоритмов обучения с учителем, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Однако в первую очередь он используется для задач классификации в машинном обучении. Терминология, используемая в SVM: · Гиперплоскость . В SVM гиперплоскость — это граница решения, которая разделяет данные на разные классы. Цель SVM — найти наилучшую гиперплоскость, максимально разделяющую разные классы. В..

ТЛ; DR Эта тема раскрыта в серии из трех частей: - Интуитивное руководство для понимания машины опорных векторов. Часть 1. Концепции, лежащие в основе SVM . - Интуитивное руководство для понимания поддержки . Векторная машина. Часть 2. Машины опорных векторов.» - Интуитивное руководство для понимания машины опорных векторов. Часть 3. Многоклассовая классификация с помощью SVM с использованием кода Python . В первой части обсуждалась математическая формулировка разделяющей..

Машина опорных векторов (SVM) — это алгоритм контролируемого машинного обучения (ML), который первоначально был разработан в 1960-х годах, а затем усовершенствован в 1990-х годах. И только сейчас SVM стал популярен в сфере машинного обучения благодаря своим определенным характеристикам. SVM можно использовать разными способами, например: SVM может выполнять классификацию, регрессию и даже обнаружение выбросов. SVM может выполнять линейную и нелинейную классификацию SVM может..