Введение в алгоритм опорных векторов Машина опорных векторов (SVM) — это популярный алгоритм машинного обучения, используемый для классификации и регрессионного анализа. Он принадлежит к семейству алгоритмов обучения с учителем, что означает, что для обучения ему требуются размеченные данные. SVM работает, находя лучшую гиперплоскость, которая разделяет входные данные на разные классы. Гиперплоскость выбирается таким образом, чтобы максимально увеличить расстояние между ближайшими..

Прежде чем мы приступим к делу, я хочу немного рассказать вам о регрессии опорных векторов (SVR). Этот алгоритм может дать гибкость для указания того, сколько ошибок может быть принято для модели и найти, какая строка соответствует данным. Это выглядит иначе для общего алгоритма наименьших квадратов, основная функция SVR хороша для минимизации коэффициента, особенно коэффициента вектора l2-нормы. Хорошо, ребята, в этом разделе мы сразу же практикуем простой пример регрессии опорных..