Що таке SVM?
У машинному навчанні, векторні машини підтримки (SVM, також векторні мережі підтримки) є моделями навчання з пов'язаними алгоритмами навчання, які аналізують дані для класифікації та аналізу регресії. Розроблена в AT&T Bell Laboratories Володимиром Вапніком з колегами (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes and Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997) SVM є одним з найбільш надійних методів прогнозування, будучи заснованим на статистичних рамках навчання або теорії VC, запропонованих Вапніком (1982, 1995) і Червоненкісом (1974). З огляду на набір прикладів навчання, кожен з яких відзначений як належить до однієї з двох категорій, алгоритм навчання SVM будує модель, яка призначає нові приклади до однієї або іншої категорії, роблячи його неімовірним бінарним лінійним класифікатором (хоча методи, такі як масштабування Платта, існують для використання SVM в обстановці ймовірності). SVM зображує приклади підготовки до точок у просторі, щоб максимально збільшити ширину розриву між двома категоріями. Потім нові приклади опрацьовуються в той же простір і передбачається, що вони належать до категорії на основі того, з якої сторони розриву вони потрапляють.

Крім виконання лінійної класифікації, SVM можуть ефективно виконувати нелінійну класифікацію, використовуючи так званий трюк ядра, недвозначно мапіруючи свої входи в високовимірні функціональні простори.

Алгоритм кластерування векторів підтримки, створений Хава Сігельманом і Володимиром Вапником, застосовує статистику векторів підтримки, розроблену в алгоритмі векторних машин підтримки, для категоріалізації неозначених даних. Ці набори даних вимагають підходів до навчання без нагляду, які намагаються знайти природне скупчення даних у групи, а потім охарактеризувати нові дані відповідно до цих скупчень.
SVM — це абревіатура від «support vector machine». Це модель машинного навчання для наглядових завдань навчання. Вона була популярна в 1990-х і на початку 2000-х років, перш ніж глибоке навчання вилетіло. Класичний випадок використання - це бінарна класифікація, але її розширення також може зробити багатозначну класифікацію, як ми називаємо регресію. Методи ядра значно покращили здатність SVM виконувати завдання нелінійного машинного навчання.