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,...

Как устроена стандартная задача в машинном обучении? Какие данные приходят на вход алгоритмам? А какие данные идут на выход? Сейчас в этом разберемся.