SVM ni nini?
Context:Katika kujifunza mashine, kusaidia mashine vector (SVMs, pia kusaidia mitandao vector) ni kusimamiwa kujifunza mifano na kuhusishwa kujifunza algorithms kwamba kuchambua data kwa ajili ya uainishaji na uchambuzi regression. Zilizotengenezwa katika AT & T Bell Laboratories na Vladimir Vapnik na wenzake (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes na Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997 [citation needed]) SVMs ni moja ya mbinu imara zaidi utabiri, kuwa msingi wa mifumo ya kujifunza takwimu au VC nadharia iliyopendekezwa na Vapnik (1982, 1995) na Chervonenkis (1974). Kutokana na seti ya mifano ya mafunzo, kila alama kama mali ya moja ya makundi mawili, SVM mafunzo algorithm hujenga mfano kwamba assigns mifano mpya kwa jamii moja au nyingine, na kuifanya yasiyo ya uwezekano binary linear classifier (ingawa mbinu kama vile Platt scaling zipo kutumia SVM katika mazingira ya uwezekano uainishaji). SVM ramani mafunzo mifano ya pointi katika nafasi ili kuongeza upana wa pengo kati ya makundi mawili. Mifano mpya ni kisha mapped katika nafasi hiyo na alitabiri kwa mali ya jamii kulingana na ambayo upande wa pengo wao kuanguka.  Mbali na kufanya uainishaji laini, SVMs inaweza ufanisi kufanya uainishaji zisizo laini kwa kutumia kile kinachoitwa hila ya kernel, implicitly ramani pembejeo yao katika high-dimensional kipengele nafasi.  Msaada vector clustering algorithm, iliyoundwa na Hava Siegelmann na Vladimir Vapnik, inatumika takwimu za misaada vectors, maendeleo katika msaada vector mashine algorithm, kuainisha data unlabeled. Hizi seti data zinahitaji unsupervised kujifunza mbinu, ambayo jaribio la kupata natural clustering ya data kwa makundi na, kisha, ramani data mpya kulingana na makundi haya.
SVM inasimama kwa ""msaada vector mashine". Ni mfano wa kujifunza mashine kwa ajili ya kazi ya kujifunza kusimamiwa. Ilikuwa maarufu katika miaka ya 1990 na mwanzoni mwa miaka ya 2000, kabla ya kujifunza kwa kina. kesi ya matumizi ya classic ni uainishaji binary, lakini upanuzi wake pia unaweza kufanya multi-label uainishaji kama sisi kama regression. Mbinu za kiini kwa kiasi kikubwa kuimarishwa uwezo SVM ya kufanya kazi zisizo linear kujifunza mashine.