Support Vector Machine (SVM)
Ein leistungsstarkes Modell für Klassifikations- und Regressionsaufgaben, das versucht, die optimale Hyperebene zu finden, die Datenpunkte verschiedener Klassen mit dem größtmöglichen Abstand trennt.
Kategorie: Modelle & Architekturen
Eine Support Vector Machine (SVM) ist ein überwachtes Lernmodell, das für die Klassifikation und Regression verwendet wird. Das Kernprinzip einer SVM besteht darin, eine Hyperebene in einem hochdimensionalen Raum zu finden, die die Datenpunkte verschiedener Klassen optimal trennt. Die "Support-Vektoren" sind die Datenpunkte, die der Hyperebene am nächsten liegen und entscheidend für deren Positionierung sind. Durch die Verwendung von Kernel-Tricks können SVMs auch nicht-lineare Klassifikationsprobleme lösen, indem sie die Daten in einen höherdimensionalen Raum projizieren, wo sie linear trennbar sind.
Synonyme / Tags
- SVM
- Supportvektormaschine
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