Understøtter Vecto Machines (SVM) og fører tilsyn med de lærende modeller, der anvendes til klassificering af og regressioner i opgaver. De er baseret på disse principper, der gør det muligt at anvende de forskellige SVM-modeller.

Core Mathematical ConceptsName

Det er vigtigt at understrege, at det er nødvendigt at sikre, at der er en vis overensstemmelse mellem de forskellige faktorer, og at det er nødvendigt at sikre, at de pågældende faktorer er til stede.

Kernelfunktioner og nonlinear Data

Kernelle funktioner transforme data over højere dimensioneringsafstand, tillader SVM 'er at håndtere ikke-linede forbindelser. Kommissionsfunktioner omfatter linier, polynomial, og radioudstyr funktionelt (RBF). Disse funktioner gør det muligt at disse SVM' er finde ikke-linede enheder med uforklarlige data for denne transformation.

Design Principles

Effektive SVM design involveres udvælger passende kernel funktioner, tuning hyperparameters såsom disse regularizatio og d kernel parameters, og d scaling data to improved performance. Dette valg af kernel og d parameters afhænger af disse data distributio og de særlige problemer.

Use CasesCity in New York USA

  • Tekstklassifikation
  • Tekstkategorization
  • Bioinformatik, såsom klassificering
  • Forudsætningen for financial