Vstrojno učenje", Podporni vektorski stroj (SVM) je nadzorovani učni model s pripadajočimi algoritmi, ki analizirajo podatke in prepoznajo vzorce, ki se uporabljajo za klasifikacijo in regresijsko analizo v Poslovna inteligenca. The SVM Basic vzame nabor vhodnih podatkov in za vsak dani vhod napove, katerega od obeh razredov izhod pripada, torej gre za binarni linearni ne-verjetnostni klasifikator (samo izberite med 2 opcije). Glede na vrsto primerov usposabljanja, od katerih je vsak označen kot eden od dveh kategorije, algoritem za usposabljanje gradi model, ki v a kategorija ali drugo. Ta vrsta modela se pogosto uporablja za analizo modelov, pri katerih je treba nabor podatkov razvrstiti v samo dve kategoriji, goljufije ali ne-goljufije, da ali ne na kredit itd. Model SVM je prikaz primerov (zbirka podatkov, s katero je bila opravljena ocena) kot točk v prostoru, tako da dodeli primere ločenih kategorij, ki jih praviloma deli določen prostor, prostor, ki mora biti tako širok, kot je mogoče. Novi vhodni podatki bodo razvrščeni v isti prostor in bodo predvideli, kateri kategoriji pripadajo.
Stroj za podporni vektor temelji na dejstvu, da je mogoče vsak nov podatek uvrstiti v ustrezno kategorijo na podlagi učenja analiziranih podatkov. V spodnjem primeru predmeti pripadajo samo enemu razredu, bodisi zelenemu ali rdečemu. Ločnica definira mejo na desni strani, kjer so vsi predmeti zeleni, in na levi, kjer so vsi predmeti rdeči.
Oglasi
V tem drugem primeru lahko opazimo dve kategoriji, deljeni s centralno osjo in dve razdalji med njima.
Oglasi
V resničnem življenju je zelo težko najti tako jasne modele kot na teh slikah, vendar je vedno mogoče dobiti približek.
Oglasi
