Метод опорных векторов: различия между версиями

'''Метод опорных векторов''' ({{lang-en|SVM, support vector machine}}) — набор схожих алгоритмов [[обучение с учителем|обучения с учителем]], использующихся для [[Задача классификации|задач классификации]] и [[регрессионный анализ|регрессионного анализа]]. Принадлежит семейству [[Линейный классификатор|линейных классификаторов]] и может также рассматриваться как частный случай [[Регуляризация Тихонова|регуляризации по Тихонову]]. Особым свойством метода опорных векторов является непрерывное уменьшение эмпирической ошибки классификации и увеличение зазора, поэтому метод также известен как '''''метод классификатора с максимальным зазором'''''.

 

 

== Постановка задачи ==