Машины Опорных Векторов — это семейство алгоритмов классификации вида «обучение с учителем». В докладе будут рассмотрены:
- Определение оптимальной гиперплоскости в случае линейно разделимых и произвольных данных,
- SVM как задача квадратичного программирования,
- Ядровые функции и ядровой переход.
Все необходимые теоремы и понятия алгебры и оптимизации будут введены по ходу доклада.
Докладчик: Алексей Сильвестров
Литература:
- http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes2.pdf — Стенфордский курс Machine Learning
- http://www.machinelearning.ru/wiki/images/2/25/SMAIS11_SVM.pdf — с/к СМАИС ВМК МГУ