Algoritma SVM

1. Apakah algoritma SVM?
2. Mengapa SVM adalah algoritma terbaik?
3. Bagaimana algoritma SVM digunakan?
4. Apakah jenis algoritma SVM?

Apakah algoritma SVM?

Mesin Vektor Sokongan (SVM) adalah algoritma pembelajaran mesin yang diselia yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Walaupun kita mengatakan masalah regresi dan yang paling sesuai untuk klasifikasi. Objektif algoritma SVM adalah untuk mencari hiperplane di ruang n-dimensi yang jelas mengklasifikasikan titik data.

Mengapa SVM adalah algoritma terbaik?

Kelebihan Pengelas SVM:

SVM berfungsi dengan baik apabila terdapat margin pemisahan yang jelas antara kelas. SVM lebih berkesan di ruang dimensi yang tinggi dan agak efisien memori. SVM berkesan dalam kes di mana dimensi lebih besar daripada bilangan sampel.

Bagaimana algoritma SVM digunakan?

SVM digunakan dalam aplikasi seperti pengiktirafan tulisan tangan, pengesanan pencerobohan, pengesanan muka, klasifikasi e -mel, klasifikasi gen, dan di laman web. Ini adalah salah satu sebab kami menggunakan SVM dalam pembelajaran mesin. Ia boleh mengendalikan kedua-dua klasifikasi dan regresi pada data linear dan bukan linear.

Apakah jenis algoritma SVM?

Mesin vektor sokongan secara meluas diklasifikasikan kepada dua jenis: SVM SVM dan kernel atau kernel yang mudah atau linear atau linear.