Skip to Main Content
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
book

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

by Aurélien Géron
August 2018
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
528 pages
17h 44m
Polish
Helion
Content preview from Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

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 ...

Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow

Aurélien Géron

Publisher Resources

ISBN: 9781098125097