SVM (support vector machine)

Eine Support Vector Machine (SVM) ist ein Lernsystem, vergleichbar Deep Learning, mit dem Objekte automatisch klassifiziert und entsprechenden Klassen zuordnet werden können. Die dabei gebildeten Klassengrenzen haben einen möglichst weiten Abstand zu anderen Objekten.


Support Vector Machine ist ein Verfahren der Klassifizierung von Objekten, bei dem die Objekte einer von zwei Klassen zugeordnet werden. Die Klassenteilung kann durch eine lineare oder nichtlineare Trennungslinie erfolgen. Die Objekte sind nach ähnlichen Mustern, Farben oder anderen Merkmalen sortiert und einer Klasse zugeordnet.

Die SVM-Technik unterstützt auch die automatische Textklassifizierung. Dabei benutzt sie eine Wortdokumenten-Matrix, die einer Dokumentensammlung von Schlüsselwörtern entspricht. Diese komplexe Matrix, die aus mehreren tausend Spalten und Zeilen bestehen kann, wird bei SVM-Verfahren in einen Raum transponiert, der so viele Dimensionen hat, wie die Matrix Schlüsselwörter. In diesem mathematischen Modell, bei dem jedes Schlüsselwort eine Achse bildet, werden lineare und polygonale Ebenen als Klassifizierer ermittelt, über die die Klassifizierung neuer Dokumente erfolgt.

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Deutsch:
Englisch: support vector machine - SVM
Veröffentlicht: 10.05.2018
Wörter: 161
Tags: #Telekommunikations-Datendienste
Links: Deep Learning, Dimension, Dokument, Farbe, Klasse