Метод опорных векторов
·
Метод опорных векторов используется в [[machine learning]] для решения задачи классификации. Для этого математически вычисляется в пространсве размерности m вычисляется гиперплоскостость m-1, которая может разделить результаты на два подмножества.
В случае простой плоскости разделяющей может быть и прямая линия, но ничего не мешает использовать круг или что-то типа гладкой кривой дорожки для оверфиттинга классификатора.
Для имплементации можно использовать стандартный метод из библиотеки sklearn:
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
y = np.array([1, 1, 2, 2])
clf = SVC(kernel='linear')
clf = SVC.fit(X, y)
prediction = clf.predict([[0,6]])
Обратные ссылки
Верховный алгоритм
Книга представляет из себя обзорную экскурсию по подходам в машинном обучении. Для этого автор показывается,...