Tartalomjegyzék:
- Meghatározás - Mit jelent a támogató vektorgép (SVM)?
- A Techopedia magyarázza a Support Vector Machine (SVM) szolgáltatást
Meghatározás - Mit jelent a támogató vektorgép (SVM)?
A támogató vektorgép (SVM) olyan gépi tanulási algoritmus, amely elemzi az adatokat osztályozás és regressziós elemzés céljából. Az SVM egy felügyelt tanulási módszer, amely az adatokat vizsgálja és két kategóriába sorolja. Az SVM kiadja a rendezett adatok térképét, a lehető legtávolabb eső szegélyekkel. Az SVM-eket használják a szöveg kategorizálásában, a kép osztályozásában, a kézírás felismerésében és a tudományokban.
A támogató vektorgépet támogató vektor hálózatnak (SVN) is nevezzük.
A Techopedia magyarázza a Support Vector Machine (SVM) szolgáltatást
A támogató vektorgép egy felügyelt tanulási algoritmus, amely az adatokat két kategóriába sorolja. A képzés egy olyan adat sorozattal történik, amelyet már két kategóriába soroltak, és ezáltal felépíti a modellt, ahogyan azt eredetileg képzik. Az SVM algoritmus feladata annak meghatározása, hogy mely kategóriába tartozik egy új adatpont. Ez az SVM-t egyfajta nem bináris lineáris osztályozóvá teszi.
Az SVM algoritmusnak nem csak az objektumokat kategóriákba kell helyeznie, hanem a lehető legszélesebb grafikonon kell elhelyeznie a szegélyeket közöttük.
Az SVM néhány alkalmazásához tartozik:
- Szöveg és hipertext osztályozás
- Kép osztályozás
- A kézírásos karakterek felismerése
- Biológiai tudományok, beleértve a fehérje besorolását
