SVM регрессия (пример)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(викификация, категория) |
|||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
'''SVM (Support Vector Machine, [[машина опорных векторов]])''' — это особый класс алгоритмов, который характеризуется использованием ядер, отсутствием локальных минимумов, и т. д. | '''SVM (Support Vector Machine, [[машина опорных векторов]])''' — это особый класс алгоритмов, который характеризуется использованием ядер, отсутствием локальных минимумов, и т. д. | ||
| - | {{ | + | {{Задание|Алексей Корниенко|В.В.Стрижов|28 мая 2010}} |
| + | [[Категория:Учебные материалы]] | ||
[[Категория:Классификация]] | [[Категория:Классификация]] | ||
| - | |||
[[Категория:Линейные классификаторы]] | [[Категория:Линейные классификаторы]] | ||
Версия 15:37, 25 апреля 2010
SVM (Support Vector Machine, машина опорных векторов) — это особый класс алгоритмов, который характеризуется использованием ядер, отсутствием локальных минимумов, и т. д.
| Данная статья является непроверенным учебным заданием.
До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |
