شنوة هو الSVM؟
Context:في التعلم الآلي، آلات متجهات الدعم (SVMs، و شبكات متجهات الدعم) هي نماذج التعلم المشرف عليها مع خوارزميات التعلم المرتبطة التي تحلل البيانات للتصنيف وتحليل الانحدار. تطويرها في AT&T Bell Laboratories من قبل فلاديمير فابنيك مع زملائه (بوسر وآخرين، 1992، غيون وآخرين، 1993، كورتيس و فابنيك، 1995، فابنيك وآخرين، 1997) ، SVMs هي واحدة من أساليب التنبؤ الأكثر قوة، وتعتمد على أطر التعلم الإحصائي أو نظرية VC المقترحة من قبل فابنيك (1982, 1995) و تشيرفونينكيس (1974). إعطاء مجموعة من الأمثلة التدريبية، كل واحد علامة على أنها تنتمي إلى واحدة من فئتين، خوارزمية تدريب SVM تبني نموذج يخصص أمثلة جديدة لفئة واحدة أو أخرى، مما يجعلها مصنف خطي ثنائي غير احتمالي (على الرغم من أن أساليب مثل Platt المقياس موجودة لاستخدام SVM في إعداد تصنيف احتمالي). سيفم يضبط نماذج تدريب على نقاط في الفضاء حتى يزيد العرض من الفجوة بين الفئتين. بعد هذي، نموذج جديد يطلع في نفس المساحة ويتوقع إنو يملك فئة على أساس الجانب اللي تقع فيه.  بالإضافة لقيام التصنيف الخطي، يمكن لـ SVM ينجم يصنف بشكل غير خطي باستخدام ما يسمى خدعة النواة، ويقارن بصورة ضمنية المدخلات في مساحات الميزات عالية الأبعاد.  الخوارزمية متعلقة ب المجموعة متعلقة ب المجموعة متعلقة ب المجموعة متعلقة ب المجموعة متعلقة ب المجموعة متعلقة ب المجموعة
"SVM" هو اختصار ل"ماكينة متجهة للدعم". هو نموذج تعلّم آلة لمهمات التعلّم المُشرف عليها. كان مشهور في التسعينات وأوائل الألفية الثانية، قبل ما يطلع التعلم العميق. القضية الكلاسيكية هي التصنيف الثنائي، لكن امتداده يقدر يعمل تصنيف متعدد العلامات كالتراجع. أساليب النواة تعززت قدرة SVM على أداء مهام التعلم الآلي غير الخطية.