​Машина опорных векторов

Машина опорных векторов (SVM) представляет собой мощный алгоритм машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Основной принцип SVM заключается в поиске оптимальной разделяющей гиперплоскости, которая максимизирует расстояние (зазор) между различными классами данных. Это обеспечивает высокую обобщающую способность модели. SVM также может использовать ядерные функции для обработки нелинейных данных, что делает его универсальным инструментом в задачах машинного обучения.