Rozdział 5. Maszyny wektorów nośnych
Maszyna wektorów nośnych (ang. support vector machine — SVM) stanowi bardzo potężny i wszechstronny model uczenia maszynowego, zdolny do przeprowadzania klasyfikacji liniowej, nieliniowej, regresji, a nawet do wykrywania elementów odstających. Jest to jedno z najpopularniejszych rozwiązań w świecie uczenia maszynowego i każdy analityk danych powinien potrafić się nim posługiwać. Maszyny SVM przydają się zwłaszcza do klasyfikowania złożonych, ale małych lub średnich zbiorów danych.
W tym rozdziale poznamy podstawowe koncepcje związane z maszynami SVM, ich mechanizm działania oraz metody korzystania z nich.
Liniowa klasyfikacja SVM
Podstawy działania maszyn SVM najlepiej wyjaśnić wizualnie. Rysunek 5.1 prezentuje ...
Get Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
