Support-Vektor-Maschinen

Support-Vektor-Maschinen (SVM) werden verwendet, um komplexe Muster in Daten zu erkennen und auszunutzen, indem sie die Daten bündeln, klassifizieren und bewerten. Sie sind Lernmaschinen, mit denen binäre Klassifizierungen und Regressionsschätzungen durchgeführt werden. Sie verwenden häufig kernelbasierte Methoden, um lineare Klassifizierungstechniken auf nichtlineare Klassifizierungsprobleme anzuwenden. Es gibt eine Reihe von SVM-Typen wie linear, polynomial, sigmoid etc.

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