SVM, или машина опорных векторов, — это популярный алгоритм машинного обучения, используемый как для задач классификации, так и для регрессии. Он основан на концепции поиска оптимальной гиперплоскости, разделяющей точки данных, принадлежащие разным классам.

Существует три основных типа SVM:

  1. Линейный SVM: линейный SVM использует линейную границу решения для разделения классов. Цель состоит в том, чтобы найти лучшую гиперплоскость, которая максимизирует разницу между классами при правильной классификации обучающих данных. Линейные SVM эффективны и хорошо работают, когда данные линейно разделимы.
  2. Нелинейный SVM: в случаях, когда данные не являются линейно разделимыми, используются нелинейные SVM. Эти SVM используют метод, называемый «трюком с ядром», для отображения исходных входных признаков в многомерное пространство, где можно найти линейную границу решения. Это позволяет SVM обрабатывать сложные шаблоны и достигать большей точности классификации. Общие функции ядра, используемые в нелинейных SVM, включают полиномиальное ядро ​​и ядро ​​радиальной базисной функции (RBF).
  3. Регрессия опорных векторов (SVR). Хотя SVM в первую очередь известны своим использованием в классификации, их также можно применять к задачам регрессии. SVR стремится найти гиперплоскость, которая аппроксимирует взаимосвязь между входными функциями и соответствующими непрерывными целевыми значениями. Вместо максимизации запаса SVR фокусируется на минимизации ошибок между прогнозируемыми и фактическими значениями при соблюдении определенного уровня допуска.

Каждый тип SVM имеет свои преимущества и области применения. Линейные SVM эффективны с точки зрения вычислений и хорошо работают с линейно разделяемыми данными, в то время как нелинейные SVM могут обрабатывать сложные шаблоны, используя трюк ядра. SVR, с другой стороны, полезен для задач регрессии, целью которых является прогнозирование непрерывных значений.