Com o uso de computadores, houve a necessidade de um sistema mais avançada, capaz de classificar grandes quantidades de informação; que é como um grupo de matemáticos veio com Support Vector Machine (SVM).
O Support Vector Machine é um procedimento matemático usado pelo computador para classificar grandes quantidades de informação. Este método é mais confiável do que os velhos métodos.
Para ser capaz de entender como as máquinas de suporte vetorial obras, você deve primeiro entender que a classificação é de cerca de treinamento e teste dos dados.
A Support Vector Machine cumpre duas funções, a classificação ea regressão. A função de classificação é o trabalho de encontrar uma superfície hiper para entradas. A hiper, em seguida, divide o positivo para exemplos negativos. Portanto, a seleção vai colocar a superfície hiper tão próximo quanto possível dos exemplos positivos ou negativos. A maneira mais simples de treinar a máquina de vetores de suporte é o uso de Otimização Minimal sequencial que é o método mais simples e mais rápido.
Os algoritmos usados na máquina de vetores de suporte ajuda a máquina para dar as saídas em probabilidade posterior. Máquinas de vetores de suporte são usadas para resolver o problema de classificação para maiores informações. Este sistema veio resolver o problema da classificação chamada a matriz de dados escasso, pelo que a informação classificada por vezes tem um conjunto de palavras que faltam. A máquina de vetores de suporte é um motor que faz questão de obter os dados muito mais rápido com mais eficiência.
No entanto, a máquina de vetor de suporte tem as suas desvantagens. A maioria dos computadores não têm a memória para suportar a máquina do vetor por causa dos inconvenientes intensivos de texto com os números classificatórios do texto encontrado no site.
Uma das soluções que o computador usa para classificar os dados são chunking. Chunking é o processo onde os problemas são divididos em pedaços e isso faz com que o computador capaz de suportar os dados. As técnicas chunking utilizados pelas máquinas de vetor de suporte são o SMO ou SVM luz.
No entanto, o problema com chunking é que a velocidade dos classificadores torna-se baixa.
Mesmo com estes alguns revezes, a máquina de vetores de suporte ainda é o melhor dos classificadores que permite menos estresse e que é livre de risco. A boa notícia é que os matemáticos e cientistas estão continuamente a tentar melho