Машина опорных векторов
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 2: | Строка 2: | ||
Страница на этапе заполнения. | Страница на этапе заполнения. | ||
| + | |||
| + | == Машина опорных векторов в задачах классификации == | ||
| + | === Понятие оптимальной разделяющей гиперплоскости === | ||
| + | === Линейно разделимая выборка === | ||
| + | === Линейно неразделимая выборка === | ||
| + | === Ядра и спрямляющие пространства === | ||
| + | === Алгоритмы настройки === | ||
| + | |||
| + | == Машина опорных векторов в задачах регрессии == | ||
| + | |||
| + | == Программные реализации == | ||
== Литература == | == Литература == | ||
# ''Вапник В. Н.'' Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979. | # ''Вапник В. Н.'' Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979. | ||
Версия 13:22, 12 мая 2008
Машина опорных векторов - является одной из наиболее популярных методологий обучения по прецедентам, предложенной В.Н. Вапником [1] и известной в англоязычной литературе под названием SVM (Support Vector Machine).
Страница на этапе заполнения.
Содержание |
Машина опорных векторов в задачах классификации
Понятие оптимальной разделяющей гиперплоскости
Линейно разделимая выборка
Линейно неразделимая выборка
Ядра и спрямляющие пространства
Алгоритмы настройки
Машина опорных векторов в задачах регрессии
Программные реализации
Литература
- Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979.
