Добрый день!
В данной статье я хочу рассказать о проблеме классификации данных методом опорных векторов (Support Vector Machine, SVM). Такая классификация имеет довольно широкое применение: от распознавания образов или создания спам-фильтров до вычисления распределения горячих аллюминиевых частиц в ракетных выхлопах.
Сначала несколько слов об исходной задаче. Задача классификации состоит в определении к какому классу из, как минимум, двух изначально известных относится данный объект. Обычно таким объектом является вектор в n-мерном вещественном пространстве
. Координаты вектора описывают отдельные аттрибуты объекта. Например, цвет c, заданный в модели RGB, является вектором в трехмерном пространстве: c=(red, green, blue).
В данной статье я хочу рассказать о проблеме классификации данных методом опорных векторов (Support Vector Machine, SVM). Такая классификация имеет довольно широкое применение: от распознавания образов или создания спам-фильтров до вычисления распределения горячих аллюминиевых частиц в ракетных выхлопах.
Сначала несколько слов об исходной задаче. Задача классификации состоит в определении к какому классу из, как минимум, двух изначально известных относится данный объект. Обычно таким объектом является вектор в n-мерном вещественном пространстве
![](https://habrastorage.org/storage/habraeffect/ec/9e/ec9e94384dbf5d14049bc5fa7e7d0aeb.png)