Support vector machines: Porovnání verzí

Smazaný obsah Přidaný obsah
m narovnání přesměrování
m Vzhled
Řádek 1:
== Úvod ==
'''Support vector machines''' (zkratka: SVM) je metoda [[strojové učení|strojového učení]]. V úloze [[klasifikace (umělá inteligence)|klasifikace]] SVM hledá [[nadrovina|nadrovinu]], která v [[prostor příznaků|prostoru příznaků]] optimálně rozděluje [[trénovací data]]. [[Optimalita|Optimální]] nadrovina je taková, že body leží v opačných poloprostorech a hodnota minima vzdáleností bodů od roviny je co největší. Jinými slovy, okolo nadroviny je na obě strany co nejširší pruh bez bodů. Na popis nadroviny stačí pouze nejbližší body, kterých je obvykle málo - tyto body se nazývají ''podpůrné vektory'' (angl. support vectors) a odtud název metody. Tato metoda je ze své přirozenosti binární, tedy rozděluje data do dvou tříd. Rozdělující nadrovina je [[lineární funkce|lineární funkcí]] v prostoru příznaků.