Support Vector Machines (SVM)
Algoritme dat zowel als supervised en unsupervised word ingezet om data zo goed als mogelijk onder te brengen in een klasse.
Support Vector Machines (SVM)
SVMs zijn een algoritme voor machine learning dat veel gebruikt wordt in zowel supervised als unsupervised learning toepassingen. Het algoritme is met name populair bij classificatieproblemen, waarbij het doel is om gegevens in verschillende klassen te verdelen.
SVM werkt door het vinden van een scheidingslijn of hyperplane die de data zo goed mogelijk verdeelt in de verschillende klassen. Het doel is om een zo groot mogelijke marge te vinden tussen de datapunten van de verschillende klassen, zodat het model beter generaliseert naar nieuwe, onbekende datapunten.
Een voorbeeld van Support Vector Machines (SVM)
Een voorbeeld van SVM in de praktijk is bijvoorbeeld het classificeren van e-mails als spam of niet-spam. In dit geval zou het algoritme worden getraind met een dataset van e-mails die handmatig zijn geclassificeerd als spam of niet-spam. Op basis van deze gegevens probeert het algoritme vervolgens een hyperplane te vinden die de twee categorieën zo goed mogelijk scheidt. Het resulterende model kan vervolgens worden gebruikt om nieuwe e-mails te classificeren als spam of niet-spam.
SVM is een krachtig algoritme dat vaak wordt gebruikt in situaties waarbij andere classificatiealgoritmen niet goed werken. Het kan echter ook complex zijn om te implementeren en te trainen, vooral bij grote datasets met veel functies.
Extra informatie over Support Vector Machines (SVM):
Toffe artikelen die we vonden over Support Vector Machines (SVM):