SVM -Algorithmus

1. Was ist ein SVM -Algorithmus?
2. Warum SVM der beste Algorithmus ist?
3. Wie der SVM -Algorithmus verwendet wird?
4. Was sind die Arten von SVM -Algorithmen??

Was ist ein SVM -Algorithmus?

Support Vector Machine (SVM) ist ein beaufsichtigter Algorithmus für maschinelles Lernen, der sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet wird. Wir sagen jedoch, dass Regressionsprobleme auch für die Klassifizierung am besten geeignet sind. Das Ziel des SVM-Algorithmus ist es, eine Hyperebene in einem n-dimensionalen Raum zu finden, das die Datenpunkte deutlich klassifiziert.

Warum SVM der beste Algorithmus ist?

Vorteile des SVM -Klassifikators:

SVM funktioniert relativ gut, wenn ein klarer Trennungsrand zwischen den Klassen besteht. SVM ist in hochdimensionalen Räumen effektiver und relativ speicher effizient. SVM ist in Fällen wirksam, in denen die Dimensionen größer sind als die Anzahl der Stichproben.

Wie der SVM -Algorithmus verwendet wird?

SVMs werden in Anwendungen wie Handschrifterkennung, Intrusionserkennung, Gesichtserkennung, E -Mail -Klassifizierung, Genklassifizierung und Webseiten verwendet. Dies ist einer der Gründe, warum wir SVMs im maschinellen Lernen verwenden. Es kann sowohl die Klassifizierung als auch die Regression auf linearen und nichtlinearen Daten bewältigen.

Was sind die Arten von SVM -Algorithmen??

Support-Vektor-Maschinen werden weitgehend in zwei Typen eingeteilt: einfacher oder linearer SVM und Kernel oder nichtlinearer SVM.