SVM

Support Vector Machines (SVM) sind überwachte Lernalgorithmen, die zur Klassifizierung und Regression eingesetzt werden. Sie finden die optimale Trennfläche (Hyperplane) zwischen Datenpunkten verschiedener Klassen mit maximalem Abstand zu den nächsten Datenpunkten. SVMs können durch Kernel-Tricks auch nicht-lineare Probleme lösen, indem sie Daten in höherdimensionale Räume abbilden. Sie sind besonders effektiv in hochdimensionalen Räumen und bei Datensätzen mit klaren Trenngrenzen.

Andere Schreibweisen

Support Vector Machine, Support-Vector-Maschine