Destek Vektör Makineleri Giriş — Motivasyon ve Temeller

Support Vector Machine (SVM), bir güçlü doğrusal sınıflandırıcı yapmak için temel kavramları öğrenin. 1. Vektör Uzayı: SVM, vektör uzayında çalışır. Vektör uzayı, vektörlerin toplandığı ve çarpıldığı bir matematiksel yapıdır. SVM, bu uzayda verilerin sınıflandırmasını yapar. 2. Hyperplane: SVM, verilerin sınıflandırmasını yapmak için hyperplane adlı bir doğrusal sınır belirler. Hyperplane, vektör uzayında bir noktadır ve bu nokta, verilerin sınıflandırmasını sağlar. 3. Margin: SVM, hyperplane'in etrafında kalan boşluğu maksimize etmeye çalışır. Bu boşluk, "margin" olarak adlandırılır ve SVM