Maszyna wektorów nośnych
Przejdź do nawigacji
Przejdź do wyszukiwania
Maszyna wektorów nośnych, maszyna wektorów podpierających[1][2] (ang. Support Vector Machine, SVM) – abstrakcyjny koncept maszyny, która działa jak klasyfikator, a której nauka ma na celu wyznaczenie hiperpłaszczyzny rozdzielającej z maksymalnym marginesem przykłady należące do dwóch klas. Często wykorzystywana niejawnie w procesie rozpoznawania obrazów. Maszyna wektorów nośnych, korzystająca z jądra RBF jest w stanie klasyfikować nierozdzielne liniowo klasy[2]. W przypadku, wystąpienia więcej niż jednej klasy maszynę wektorów nośnych zazwyczaj uczy się metodą OvR[2].
Zobacz też[edytuj | edytuj kod]
- analiza dyskryminacyjna
- analiza skupień
- eksploracja danych
- klasyfikacja statystyczna
- sieć neuronowa
- uczenie maszynowe
Przypisy[edytuj | edytuj kod]
- ↑ Norbert Jankowski, Ontogeniczne sieci neuronowe, 20 czerwca 2016, ISBN 83-87674-65-6.
- ↑ a b c Krzysztof Sawka, Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow, wyd. Wydanie II, aktualizacja do modułu TensorFlow 2, Gliwice: Helion, 2020, ISBN 978-83-283-6002-0, OCLC 1183366759 [dostęp 2020-11-05].