Algoritma SVM

1. Apa itu algoritma SVM?
2. Mengapa SVM adalah algoritma terbaik?
3. Bagaimana algoritma SVM digunakan?
4. Apa jenis algoritma SVM?

Apa itu algoritma SVM?

Dukungan Vektor Mesin (SVM) adalah algoritma pembelajaran mesin yang diawasi yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Padahal kami mengatakan masalah regresi juga cocok untuk klasifikasi. Tujuan algoritma SVM adalah untuk menemukan hyperplane dalam ruang n-dimensi yang secara jelas mengklasifikasikan titik data.

Mengapa SVM adalah algoritma terbaik?

Keuntungan dari SVM Classifier:

SVM bekerja relatif baik ketika ada margin pemisahan yang jelas antar kelas. SVM lebih efektif di ruang dimensi tinggi dan relatif efisien memori. SVM efektif dalam kasus di mana dimensi lebih besar dari jumlah sampel.

Bagaimana algoritma SVM digunakan?

SVM digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan tulisan tangan, deteksi intrusi, deteksi wajah, klasifikasi email, klasifikasi gen, dan di halaman web. Ini adalah salah satu alasan kami menggunakan SVM dalam pembelajaran mesin. Itu dapat menangani klasifikasi dan regresi pada data linier dan non-linear.

Apa jenis algoritma SVM?

Mesin vektor dukungan secara luas diklasifikasikan ke dalam dua jenis: SVM sederhana atau linier dan kernel atau SVM non-linear.