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.
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.
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 · Definisi SVM. 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.
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.
11 paź 2024 · Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu algoritma machine learning yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Inti dari SVM adalah mencari "garis pembatas" atau hyperplane yang memisahkan data ke dalam dua kategori dengan sebaik mungkin.
30 gru 2022 · Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode machine learning dengan pendekatan supervised learning yang paling populer digunakan. Metode SVM mengkelaskan data baru, mengelompokan data-data dengan memisahkannya berdasarkan hyperplane dengan ruang N-dimensi (N – jumlah fitur) yang secara jelas mengklasifikasikan titik data.
