SVMs 2024
4. Einleitung: Support Vector Machines, SVMs, sind die unbesungenen Helden des maschinellen Lernens und prägen im Stillen die Landschaft der Datenanalyse und Entscheidungsfindung in unserer zunehmend datengesteuerten Welt. 25. In SVMs ist die Verlustfunktion der Wahl der Scharnierverlust. Diese Wahl ergibt sich aus dem Prinzip der strukturellen Risikominimierung von SVMs, bei dem es darum geht, eine Entscheidungsgrenze zu finden, die nicht nur trennt. 1. Support Vector Machines (SVMs) sind ein robustes und elegantes Werkzeug im Arsenal des maschinellen Lernens. SVMs eignen sich besonders gut für Klassifizierungsaufgaben, bei denen es darum geht, eine Entscheidung zu lernen.