- AutorIn
- Jens Pönisch Technische Universität Chemnitz
- Titel
- Grundlagen von Support Vector Machines (SVM)
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-336623
- Abstract (DE)
- Support Vector Machines (SVM) sind eine Technik des überwachten Lernens für mittlere Datenmengen für die Klassifikation bzw. Regression. Grundidee bei der Klassifikation ist die Konstruktion einer optimalen Trennebene zwischen den Punkten verschiedener Datenklassen. Zur Behandlung von Ausreißern werden Schlupfvariablen eingeführt, der Kerneltrick erlaubt eine einfache Behandlung nichtlinearer Trennungen. Das Training besteht hier im Erlernen der optimalen Parameter des zu lösenden konvexen Optimierungsproblems.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Machine Learning, Klassifikation
- Klassifikation (DDC)
- 510
- Normschlagwörter (GND)
- Maschinelles Lernen
- Herausgeber (Institution)
- Technische Universität Chemnitz
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-336623
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 27.03.2019
- Dokumenttyp
- Vorlesung/Vortrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch