Search results
18 lis 2021 · Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu algoritma machine learning dengan pendekatan supervised learning yang bekerja dengan mencari hyperplane atau fungsi pemisah terbaik untuk memisahkan kelas.
12 lip 2021 · Tujuan dari algoritma SVM adalah untuk menemukan hyperplane terbaik dalam ruang berdimensi-N (ruang dengan N-jumlah fitur) yang berfungsi sebagai pemisah yang jelas bagi titik-titik data input.
Support vector machines (SVM) adalah algoritma machine learning yang diawasi yang mengklasifikasikan data dengan menemukan garis optimal atau hyperplane yang memaksimalkan jarak antara setiap kelas dalam ruang N-dimensi.
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma supervised machine learning yang dapat digunakan untuk pemodelan klasifikasi maupun regresi. Misalnya untuk pengklasifikasian teks, analisis citra, deteksi spam, identifikasi tulisan tangan, analisis ekspresi gen, deteksi wajah hingga deteksi anomali atau pencilan pada data.
23 kwi 2024 · Metode Support Vector Machine (SVM) adalah dengan mencari hyperplane optimal. Ini berfungsi untuk memisahkan antara dua atau lebih kelas data. Dalam ruang berdimensi tinggi, hyperplane merupakan fungsi matematis yang memaksimalkan margin.
5 kwi 2024 · Support Vector Machine adalah metode klasifikasi data dengan menggunakan metode machine learning dalam analisis data dan mengurutkannya. SVM ini adalah metode machine learning yang paling populer digunakan untuk mengelompokkan data dengan menggunakan hyperplane sebagai pemisah.
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Fungsi utama SVM adalah untuk memisahkan data menjadi dua kelas yang berbeda dengan menggunakan hyperplane. Hyperplane adalah garis atau bidang yang memisahkan data menjadi dua kelas yang berbeda dengan margin maksimum.
