Was ist SVM?
What is SVM?
SVM stands for ""support vector machine". It is a machine learning model for supervised learning tasks. It was popular in the 1990s and early 2000s, before deep learning take off. The classic use case is binary classification, but its extension can also do multi-label classification as we as regression. Kernel methods greatly enhanced SVM's capability to perform non-linear machine learning tasks.
SVM steht für "Support Vector Machine". Es ist ein maschinelles Lernmodell für überwachte Lernaufgaben. Es war in den 1990er und frühen 2000er Jahren beliebt, bevor Deep Learning aufkam. Ihr klassischer Anwendungsfall ist die binäre Klassifizierung, aber ihre Erweiterung kann auch Mehr-Label-Klassifizierungen und Regressionen durchführen. Kernel-Methoden haben die Fähigkeit der SVM, nicht-lineare maschinelle Lernaufgaben zu lösen, erheblich verbessert.
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Beim maschinellen Lernen sind Support-Vektor-Maschinen (SVMs, auch Support-Vektor-Netze) überwachte Lernmodelle mit zugehörigen Lernalgorithmen, die Daten für Klassifizierungs- und Regressionsanalysen analysieren. Sie wurden in den AT&T Bell Laboratories von Vladimir Vapnik und seinen Kollegen entwickelt (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes und Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997[citation needed]). SVMs sind eine der robustesten Vorhersagemethoden und basieren auf den von Vapnik (1982, 1995) und Chervonenkis (1974) vorgeschlagenen statistischen Lernverfahren oder der VC-Theorie. Aus einer Reihe von Trainingsbeispielen, die jeweils einer von zwei Kategorien zugeordnet sind, erstellt ein SVM-Trainingsalgorithmus ein Modell, das neue Beispiele entweder der einen oder der anderen Kategorie zuordnet, was es zu einem nicht-probabilistischen binären linearen Klassifikator macht (obwohl es Methoden wie die Platt-Skalierung gibt, um SVM in einer probabilistischen Klassifizierungsumgebung einzusetzen). Die SVM ordnet die Trainingsbeispiele den Punkten im Raum zu, so dass die Breite der Lücke zwischen den beiden Kategorien maximiert wird. Neue Beispiele werden dann auf denselben Raum abgebildet und je nachdem, auf welche Seite der Lücke sie fallen, in eine Kategorie eingeordnet.

Neben der linearen Klassifizierung können SVMs auch eine nichtlineare Klassifizierung durchführen, indem sie den sogenannten Kernel-Trick anwenden und ihre Eingaben implizit auf hochdimensionale Merkmalsräume abbilden.

Der Support Vector Clustering Algorithmus, der von Hava Siegelmann und Vladimir Vapnik entwickelt wurde, wendet die Statistik der Support Vectors an, die im Support Vector Machines Algorithmus entwickelt wurde, um unmarkierte Daten zu kategorisieren.[citation needed] Diese Datensätze erfordern unüberwachte Lernansätze, die versuchen, eine natürliche Clusterung der Daten in Gruppen zu finden und dann neue Daten entsprechend diesen Clustern zuzuordnen.
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