Svm nədir?
Maşın öyrənməsində, dəstək vektor maşınları (SVMS, eyni zamanda vektor şəbəkələri) təsnifat və reqressiya analizi üçün məlumatları təhlil edən əlaqəli öyrənmə alqoritmləri olan öyrənmə modellərini idarə edir.Həmkarları ilə Vladimir Vapnik tərəfindən AT & T Bell laboratoriyalarında hazırlanmışdırVapnik (1982, 1995) və Chervonenkis (1974) tərəfindən təklif olunan statistik öyrənmə çərçivələri və ya VC nəzəriyyəsinə əsaslanan metodlar.Təlim nümunələri, hər biri iki kateqoriyadan birinə aid olduğu kimi qeyd olunan bir SVM Təlim alqoritmi, bir kateqoriyaya və ya digərinə yeni nümunələr təyin edən bir model qurur, onu qeyri-ehtimalsız ikili xətti təsnifatçı halına gətirən bir model qurur (platt kimi metodlar olsa da)Svm-də bir profilaktik təsnifat qəbulu içərisində istifadə etmək üçün miqyaslama mövcuddur).SVM Xəritələri Kosmosdakı nöqtələrə, iki kateqoriya arasındakı boşluğu maksimum dərəcədə artırmaq üçün nümunələr.Yeni nümunələr daha sonra eyni kosmosa daxil edilir və boşluqların hansı tərəfinə düşdükləri bir kateqoriyaya aid olacağını proqnozlaşdırılır.

Xətti təsnifat etməklə yanaşı, SVMS, nüvəli hiyləsi adlanan şeylərdən istifadə edərək qeyri-xətti bir təsnifatı səmərəli şəkildə həyata keçirə bilər, girişlərini yüksək ölçülü xüsusiyyət fəqətlərinə cəlb edir.

Hava Siegelmann və Vladimir Vapnik tərəfindən yaradılan dəstək vektoru klasterləşdirmə alqoritmi, dəstək vektor maşınları alqoritmində inkişaf etdirilmiş dəstək vektorlarının statistikasını tətbiq edir.Məlumatların təbii çoxluğu qruplara və sonra bu qruplara görə yeni məlumatları xəritələmək üçün.
SVM "" Dəstək Vektor Maşın "üçün dayanır. Bu, nəzarət edilən təlim tapşırıqları üçün bir maşın öyrənmə modelidir. 1990-cı illərdə və 2000-ci illərin əvvəllərində populyar idi. Klassik istifadə qutusu ikili təsnifatdır, lakin onun uzadılması da ola bilərBiz reqressiyik olaraq biz çox etiketli təsnifatı edin. Kernel metodları, qeyri-xətti maşın öyrənmə tapşırıqlarını yerinə yetirmək üçün SVM-in imkanlarını çox artırır.