मशीन लर्निंग में SVM क्या होता है, SVM in machine learning in Hindi चलिए जानते हैं।
SVM का full form होता है, Support vector machine, यह एक Supervised मशीन लर्निंग अल्गोरिथम है, जिसका उपयोग Classification और Regression एनालिसिस दोनों में किया जाता है, हालाँकि इसका अधिक उपयोग क्लासिफिकेशन में होता है।
SVM Algorithm का उद्देश्य data points को (Classify) वर्गीकृत करना है, जहाँ पर यह एक N-dimensional space में Decision Boundary का पता लगाकर data points को वर्गीकृत (classify) करने का काम करता है।
डिसिशन बॉउंड्री एक प्रकार की line होती है, जो data points को दो भागों में बांटती है, या उनका वर्गीकरण करती है, यानि लाइन के एक तरफ तो एक श्रेणी के डाटा पॉइंट्स होंगे और लाइन के दूसरी तरफ दूसरे श्रेणी के डाटा पॉइंट्स और एक best डिसिशन बॉउंड्री को Hyperplane कहा जाता है।
डाटा पॉइंट्स का वर्गीकरण करने या डाटा पॉइंट्स को दो वर्गों में बाँटने के लिए कई संभावित Hyperplanes का चुनाव किया जा सकता है, लेकिन यहाँ पर उद्देश्य यही होता है, की ऐसा hyperplane चुना जाए जिसमे दोनों वर्गों के data points के बीच अधिक्तम दूरी हो, और दोनों डाटा पॉइंट्स के बीच की इसी दूरी को Margin कहा जाता है।
जैसे की इसका नाम SVM यानि Support vector machine है, तो इसमें Support vector उन data points को कहा जाता है, जो Hyperplane के सबसे नजदीक होते हैं, सपोर्ट वेक्टर को यदि डिलीट कर दिया जाए तो, hyperplane की position बदल जाती है, कुल मिलाकर सपोर्ट वेक्टर ही वह पॉइंट्स होते हैं, जो SVM को तैयार करते हैं।
नीचे दिए गए डायग्राम द्वारा आप SVM को समझ सकते हैं।
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