Isi kandungan:
- Definisi - Apa maksud Mesin Vektor Sokongan (SVM)?
- Techopedia menerangkan Mesin Vektor Sokongan (SVM)
Definisi - Apa maksud Mesin Vektor Sokongan (SVM)?
Mesin vektor sokongan (SVM) adalah algoritma pembelajaran mesin yang menganalisis data untuk klasifikasi dan analisis regresi. SVM adalah kaedah pembelajaran yang diselia yang melihat data dan menyusunnya menjadi salah satu daripada dua kategori. SVM menghasilkan peta data yang disusun dengan margin antara kedua sejauh mungkin. SVMs digunakan dalam kategorisasi teks, klasifikasi imej, pengiktirafan tulisan tangan dan dalam sains.
Mesin vektor sokongan juga dikenali sebagai rangkaian vektor sokongan (SVN).
Techopedia menerangkan Mesin Vektor Sokongan (SVM)
Mesin vektor sokongan adalah algoritma pembelajaran yang diselia yang menyusun data ke dalam dua kategori. Ia dilatih dengan satu siri data yang telah diklasifikasikan dalam dua kategori, membina model seperti yang dilatih pada mulanya. Tugas sebuah algoritma SVM adalah untuk menentukan kategori mana satu titik data yang baru dimiliki. Ini menjadikan SVM sejenis pengelas linear bukan biner.
Algoritma SVM bukan sahaja meletakkan objek ke dalam kategori, tetapi mempunyai margin di antara mereka pada graf selebar mungkin.
Beberapa aplikasi SVM termasuk:
- Klasifikasi teks dan hiperteks
- Klasifikasi imej
- Mengiktiraf aksara tulisan tangan
- Sains biologi, termasuk klasifikasi protein
