Метод опорных векторов (Support Vector Machine) – это алгоритм Машинного обучения (ML), который проецирует Наблюдения (Observation) в n-мерном пространстве Признаков (Feature) с целью нахождения гиперплоскости, разделяющей наблюдения на классы: Подход можно использовать как для Классификации (Classification), так и для задач Регрессии (Regression). Чаще всего он используется в задачах классификации. Мы изображаем каждый элемент данных как точку в n-мерном пространстве, где n – количество признаков,...

Метод опорных векторов (SVM) представляет собой мощный и гибкий метод, который нашел широкое применение в задачах классификации и регрессии в области машинного обучения. SVM изначально разработан для решения линейных задач классификации, но был впоследствии расширен для работы с нелинейными данными через применение ядерных функций. Этот метод обладает выдающейся способностью обобщения и хорошо справляется с задачами как с разделением классов, так и с регрессией. Основная задача SVM в задачах классификации...