Jedná se o skupinu příbuzných metod strojového učení s učitelem, které se používají pro klasifikaci a regresi. SVM konstruuje nadrovinu nebo množinu nadrovin ve vícedimenzionálním prostoru, který může být použit pro klasifikaci, regresi nebo jiné úlohy. Klasifikace se snaží zařadit daný objekt do určité výstupní třídy na základě poznatků, které byly získány ve fázi učení. Regrese určuje hodnotu jedné proměnné v závislosti na jedné nebo více dalších proměnných. Metoda SVM se využívá pro kategorizaci textů, rozpoznávání obrazů nebo také v lékařství. (Kubernát, Tomáš. Snížení náročnosti výpočtů v libSVM s použitím řetězcových funkcí [online]. Brno, 2010. Bakalářská práce. Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. [cit. 23.6.2021]. Dostupné z: https://core.ac.uk/download/pdf/44393061.pdf)

SUPERVISED MACHINE LEARNING algorithm which learns to assign labels to objects from a set of training examples. Examples are learning to recognize fraudulent credit card activity by examining hundreds or thousands of fraudulent and non-fraudulent credit card activity, or learning to make disease diagnosis or prognosis based on automatic classification of microarray gene expression profiles drawn from hundreds or thousands of samples.

DUI

D060388 MeSH Prohlížeč

CUI

M000606098

Předchozí užití

Pattern Recognition, Automated (1998-2011)

Historická pozn.

2012

Veřejná pozn.

2012