Когда нам следует использовать SVM?
SVM означает машины опорных векторов; это контролируемый алгоритм машинного обучения, который может использоваться для решения проблем, связанных с классификацией и регрессией. В классификации он используется для различения нескольких групп или классов, а в регрессии он используется для получения математической модели, которая могла бы предсказывать вещи. Одним из очень больших преимуществ использования SVM является то, что его можно использовать как в линейных, так и в нелинейных задачах.
➡️ SVM. Подробный разбор метода опорных векторов
@machinelearning_interview
SVM означает машины опорных векторов; это контролируемый алгоритм машинного обучения, который может использоваться для решения проблем, связанных с классификацией и регрессией. В классификации он используется для различения нескольких групп или классов, а в регрессии он используется для получения математической модели, которая могла бы предсказывать вещи. Одним из очень больших преимуществ использования SVM является то, что его можно использовать как в линейных, так и в нелинейных задачах.
➡️ SVM. Подробный разбор метода опорных векторов
@machinelearning_interview