Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Линейная SVM
Базовая версия SVM, использующая линейные гиперплоскости для разделения классов в исходном пространстве.
Ядерная SVM
Расширение SVM, использующих ядерные функции для преобразования данных и обработки нелинейных границ решений.
SVR (регрессия на опорных векторах)
Адаптация метода опорных векторов для задач регрессии с использованием допуска эпсилон.
SVM One-Class
Вариант для обнаружения аномалий, обучающийся только на нормальных данных для выявления выбросов.
Ядерные функции SVM
Набор математических функций (RBF, полиномиальная, сигмоидная), позволяющих проецировать данные в пространства более высокой размерности.
Многоклассовый SVM
Стратегии (один-против-одного, один-против-всех) для расширения бинарных SVM на задачи многоклассовой классификации.
Оптимизация SVM
Алгоритмы оптимизации (SMO, стохастический градиент) для решения квадратичной задачи SVM.
Вероятностная SVM
Расширение SVM, предоставляющее вероятности классификации с помощью таких методов, как калибровка Платта или изотоническая регрессия.
SVM в режиме онлайн
Адаптивные варианты SVM, способные к инкрементальному обучению на основе непрерывных потоков данных.
SVM pour Données Déséquilibrées
Techniques (weighted SVM, cost-sensitive SVM) pour gérer les jeux de données avec distribution de classes inégale.
SVM Distribué
Implémentations parallèles des SVM sur des architectures distribuées pour traiter des données massives.
Иерархическая SVM
Подход, структурирующий классификации иерархически для повышения эффективности на сложных задачах.