¿Qué es svm?

SVM es la abreviatura de algoritmo de máquina de vectores de soporte.

SVM es un algoritmo de clasificación muy utilizado en el campo del aprendizaje automático. SVM se entrena bajo aprendizaje supervisado y predice la clasificación de nuevas muestras basándose en un modelo de clasificación entrenado en una serie de muestras de entrenamiento etiquetadas. SVM logra la tarea de clasificación encontrando el hiperplano de segmentación óptimo en las muestras de entrenamiento.

Debido a que SVM tiene las ventajas de una velocidad de entrenamiento rápida, alta precisión y la capacidad de procesar datos de alta dimensión, se ha utilizado ampliamente en muchos campos, como la clasificación de textos, la clasificación de imágenes y la bioinformática.

SVM es un algoritmo de aprendizaje supervisado común, utilizado principalmente para problemas de clasificación y regresión. Es un clasificador no lineal con alta precisión de clasificación y rendimiento de generalización. La esencia de SVM es encontrar un hiperplano (o superficie de clasificación) óptimo para dividir los puntos de muestra en diferentes clases para lograr la clasificación.

La idea central es encontrar un hiperplano que divida diferentes categorías en un espacio de alta dimensión, de modo que se maximice la distancia desde los puntos de datos alejados del hiperplano al hiperplano, para lograr la mejor clasificación. efecto.

Los siguientes son algunos algoritmos de aprendizaje supervisado comunes:

1. Regresión lineal

Un algoritmo que predice la salida continua ajustando una línea recta para encontrar la relación entre entrada y salida.

2. Regresión logística

Un algoritmo utilizado para predecir salidas discretas ajustando una curva en forma de S para encontrar la relación entre entradas y salidas.

3. Máquina de vectores de soporte (SVM)

Un algoritmo utilizado para la clasificación que separa conjuntos de datos linealmente separables y encuentra el límite de decisión óptimo.

4. Árbol de decisión

Un algoritmo de clasificación y regresión que construye un árbol dividiendo las características de entrada para que cada nodo de hoja represente una categoría de salida.

5. Random Forest

Un algoritmo de aprendizaje conjunto basado en múltiples árboles de decisión, cada uno de los cuales se entrena en un subconjunto aleatorio diferente.

Lo anterior es solo una parte de la introducción a los algoritmos de aprendizaje supervisado. Diferentes algoritmos son adecuados para diferentes escenarios de problemas y debe elegir según la situación real.