KAPITEL 5
Support Vector Machines
Eine Support Vector Machine (SVM) ist ein mächtiges und flexibles Machine-Learning-Modell, mit dem Sie sowohl lineare als auch nichtlineare Klassifikationsaufgaben, Regression und sogar die Erkennung von Novelties bewältigen können. SVMs glänzen vor allem bei kleinen bis mittelgroßen nichtlinearen Datensätzen (zum Beispiel Hunderten bis Tausenden von Instanzen), insbesondere bei der Klassifikation. Sie skalieren allerdings nicht sehr gut bei sehr großen Datensätzen, wie Sie noch sehen werden.
In diesem Kapitel werden Grundbegriffe zu SVMs, ihre Funktionsweise und wie man sie verwendet erklärt. Legen wir gleich los.
Lineare Klassifikation mit SVMs
Der SVMs zugrunde liegende Gedanke lässt sich am besten anhand ...
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