Grundlagen von Support Vector Machines

Referent:

Jens Pönisch (TU Chemnitz) / Homepage

Termin: Samstag, 15:00 , Raum V2

Support Vector Machines (SVM) sind eine Technik des überwachten Lernens für mittlere Datenmengen für die Klassifikation bzw. Regression. Grundidee bei der Klassifikation ist die Konstruktion einer optimalen Trennebene zwischen den Punkten verschiedener Datenklassen. Zur Behandlung von Ausreißern werden Schlupfvariablen eingeführt, der Kerneltrick erlaubt eine einfache Behandlung nichtlinearer Trennungen. Das Training besteht hier im Erlernen der optimalen Parameter des zu lösenden konvexen Optimierungsproblems.

Erwünschte Vorkenntnisse: Grundlagen lineare Algebra.

Weitere Informationen: Kurz-Paper

Material zum Beitrag: Folien (727 KiB), Material (extern)

Audio-Aufzeichnung: