Examen
ISYE 6501 Exam 2- Questions with Correct Solutions
Puntuación
Vendido
-
Páginas
11
Grado
A+
Subido en
27-03-2024
Escrito en
2023/2024
Support Vector Machine - A supervised learning, classification model. Uses extremes, or identified points in the data from which margin vectors are placed against. The hyperplane between these vectors is the classifier SVM Pros/Cons - Pros: It works really well with a clear margin of separation It is effective in high dimensional spaces. It is effective in cases where the number of dimensions is greater than the number of samples. It uses a subset of training points in the decision function (called support vectors), so it is also memory efficient. Cons: Not good for very large data sets Not good for when the data set has more noise i.e. target classes are overlapping Doesn't directly provide probability estimates.
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Institución
ISYE 6501
Grado
ISYE 6501
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Escuela, estudio y materia
- Institución
- ISYE 6501
- Grado
- ISYE 6501
Información del documento
- Subido en
- 27 de marzo de 2024
- Número de páginas
- 11
- Escrito en
- 2023/2024
- Tipo
- Examen
- Contiene
- Preguntas y respuestas
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