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.
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.
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.
Tujuan utama dari SVM adalah mencari hyperplane terbaik, yang memisahkan titik data secara maksimal. Maksimal di sini berarti bahwa garis yang dipilih harus memaksimalkan margin, yaitu jarak terdekat antara titik data dari dua kelas yang berbeda ke hyperplane.
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.
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.
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.
