Гиперплоскость – это граница решений, которая помогают отнести к той или иной группе точки данных в соответствующих Алгоритмах (Algorithm) Классификации (Classification), например, в Методе опорных векторов (SVM): Точки данных, находящиеся по обе стороны от гиперплоскости, можно отнести к разным классам. Кроме того, размер гиперплоскости зависит от количества Признаков (Feature). Если их количество равно двум, тогда гиперплоскость представляет собой линию...

Машины опорных векторов (SVM) – это мощный инструмент машинного обучения, который хорошо подходит как для задач классификации, так и для задач регрессии. В стоматологии, где часто требуется точная классификация данных (например, диагностика заболеваний) и прогнозирование (например, оценка риска), SVM могут быть ценным активом для улучшения качества диагностики и планирования лечения. I. Машины Опорных Векторов: Основы II. Применение Машин Опорных Векторов в Стоматологии: Возможности SVM могут быть использованы для решения следующих задач в стоматологии: III...