Waa maxay SVM?
Context:Barashada mashiinka, mashiinnada dhidibka taageerada (SVMs, sidoo kale shabakadaha dhidibka taageerada) waa moodooyinka barashada ee la kormeero oo leh algorithms barashada la xiriira oo falanqeeya xogta kala soocida iyo falanqaynta dib u noqoshada. Waxaa lagu horumariyay AT&T Bell Laboratories Vladimir Vapnik iyo asxaabtiisa (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes iyo Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997 [citation needed]) SVMs waa mid ka mid ah hababka saadaalinta ugu adag, oo ku saleysan qaab dhismeedka barashada tirakoobka ama aragtida VC ee ay soo jeediyeen Vapnik (1982, 1995) iyo Chervonenkis (1974). Marka la eego tusaalooyinka tababarka, mid kasta oo lagu calaamadeeyay inuu ka tirsan yahay mid ka mid ah laba qaybood, algorithm-ka tababarka SVM wuxuu dhisaa qaab u xilsaaraya tusaalooyin cusub hal qaybood ama kan kale, isaga oo ka dhigaya mid aan suurtagal ahayn oo loo yaqaan 'binary linear classifier' (in kasta oo habab ay ka mid yihiin cabbiraadda Platt ay jiraan si loogu isticmaalo SVM goobaha kala soocida suurtagalnimada). SVM waxay tusaalooyinka tababarka u soo bandhigeysaa meelo bannaan si loo kordhiyo ballaca farqiga u dhexeeya labada qaybood. tusaalooyin cusub ayaa markaa lagu sawiray isla booskaas waxaana la saadaalinayaa inay ka tirsan yihiin qaybta ay ku saleysan yihiin dhinaca ay ka soo jeedaan farqiga u dhaxeeya.  Marka lagu daro sameynta kala soocida toosan, SVMs waxay si hufan u sameyn karaan kala soocid aan toos ahayn iyadoo la adeegsanayo waxa loogu yeero khiyaamada kernel, iyagoo si qarsoodi ah ugu sawiraya waxyaabaha ay soo galaan meelaha muuqaalka sare leh.  Algorithm vector clustering algorithm, oo ay abuureen Hava Siegelmann iyo Vladimir Vapnik, waxay adeegsadaan tirakoobka vector-yada taageerada, oo lagu horumariyay algorithm-ka mashiinnada vector-ka taageerada, si loo kala saaro xogta aan la calaamadeyn. Xogtan xogta waxay u baahan tahay habab waxbarasho oo aan la kormeerin, kuwaas oo isku dayaya inay helaan kooxaynta dabiiciga ah ee xogta kooxaha, ka dibna, inay khariidadaan xogta cusub iyadoo loo eegayo kooxahan.
SVM waxaa loola jeedaa "mashiinka taageerada". Waa mashiinka barashada mashiinka ee loogu talagalay hawlaha barashada la kormeero. waxay ahayd mid caan ah 1990kii iyo 2000kii horaantiiba kahor intaanay baran wax badan Qaabka caadiga ah ee loo isticmaalo waa kala soocida binary, laakiin kordhinta waxay kaloo sameyn kartaa kala soocida calaamadaha badan sida aan ku sameynay regression. Hababka Kernel waxay si weyn u kordhiyeen awoodda SVM ee fulinta hawlaha barashada mashiinka ee aan tooska ahayn.