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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Support Vector Machines

verfasst von : Rudolf Mathar, Gholamreza Alirezaei, Emilio Balda, Arash Behboodi

Erschienen in: Fundamentals of Data Analytics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In 1992, Boser, Guyon and Vapnik [7] introduced a supervised algorithm for classification that after numerous extensions is now known as Support Vector Machines (SVMs). Support Vector Machines denotes a class of algorithms for classification and regression, which represent the current state of the art. The algorithm determines a small subset of points—the support vectors—in a Euclidean space such that a hyperplane determined solely by these vectors separates two large classes of points at its best.  The purpose of this chapter is to introduce the key methodology based on convex optimization and kernel functions.

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Metadaten
Titel
Support Vector Machines
verfasst von
Rudolf Mathar
Gholamreza Alirezaei
Emilio Balda
Arash Behboodi
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-56831-3_6