Support Vector Machine (SVM): Egy MI osztályozási és regressziós algoritmus, amely határok létrehozásával választja el az adatpontokat. Az SVM egy osztályozási és regressziós módszer, amely a hipersíkokat vagy határokat használja az adatpontok osztályok közötti megkülönböztetésére. Az SVM célja olyan döntési felület kialakítása, amely maximális távolságot biztosít a különböző osztályok közötti pontok között (a támogató vektorok között). Az SVM a tanítási folyamat során az adatokat a hipersíkokra vetíti, és keresi az optimális határsíkot, amely a legnagyobb marginnal választja el a pontokat. Az SVM algoritmus továbbfejlesztései, például a kernel módszer, lehetővé teszik az adatok nem lineáris határokra történő projekcióját is.
A Support Vector Machine (SVM) egy hatékony osztályozási és regressziós algoritmus az MI területén. Az SVM azokat a határokat vagy döntési felületeket hozza létre, amelyek elválasztják az adatpontokat különböző osztályok között. Az SVM-nél az a cél, hogy maximális távolságot biztosítson a döntési felület és a legközelebbi adatpontok között, amelyeket támogató vektoroknak nevezünk. Az SVM hatékonyan kezeli a lineárisan szeparálható és a lineárisan nem szeparálható osztályozási feladatokat, és lehetővé teszi az adatok nem lineáris transzformációját is a kernel módszer segítségével.
Döntési felületek és margin: Az SVM az adatokat döntési felületekre vetíti, amelyek elválasztják az osztályokat. A cél az, hogy megtaláljuk az optimális határsíkot, amely a lehető legnagyobb marginnal választja el a pontokat az osztályok között. A margin a legközelebbi adatpont és a határsík közötti távolság, és a nagyobb margin jobb általánosítást és jobb osztályozási teljesítményt eredményez.
Kernel módszer: Az SVM továbbfejlesztései közé tartozik a kernel módszer, amely lehetővé teszi az adatok nem lineáris határokra történő vetítését. A kernel módszer segítségével az SVM az adatokat egy magasabb dimenziós térbe projektiálja, ahol lineárisan szeparálhatóvá válnak. Ezáltal az SVM képes kezelni olyan problémákat, ahol az adatok nem lineárisan szeparálhatóak a bemeneti dimenziókban.
Osztályozás és regresszió: Az SVM nem csak osztályozási, hanem regressziós feladatokban is hatékonyan alkalmazható. Az SVM regresszió során az algoritmus olyan döntési felületeket keres, amelyek minimalizálják a predikciók és a tényleges értékek közötti hibát. Az SVM regresszió hasznos például az idősorozatok előrejelzésében vagy a trendek modellezésében.
Az SVM egy hatékony és sokoldalú algoritmus az MI területén, amely lehetővé teszi az adatok osztályozását és regresszióját. Az SVM az adatokat határsíkokra vetíti, és a támogató vektorok közötti maximális távolságot keresi. Az SVM továbbfejlesztései, mint a kernel módszer, lehetővé teszik az adatok nem lineáris transzformációját is. Az SVM alkalmazható lineárisan szeparálható és nem szeparálható feladatokra egyaránt, és széles körben használják olyan területeken, mint a képfeldolgozás, az orvosi diagnosztika, a pénzügyi elemzés és még sok más. Az SVM egy fontos eszköz az MI-ben, amely lehetővé teszi a hatékony osztályozást és regressziót az adatok között.