Search results
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.
23 kwi 2024 · Apa itu SVM? SVM adalah salah satu metode algoritma pembelajaran mesin untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini mencari hyperplane optimal yang memisahkan data ke dalam kelas berbeda dengan margin terbesar. Metode algoritma ini digunakan dalam berbagai aplikasi, dari pengenalan gambar, klasifikasi teks, hingga analisis sentimen.
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 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.
SVM adalah algoritma pembelajaran mesin yang diawasi yang dapat digunakan untuk masalah klasifikasi atau regresi. Metode yang digunakan untuk klasifikasi disebut "Support Vector Classifier" dan metode yang digunakan untuk regresi disebut "Support Vector Regressor".
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.
