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SUPPORT VECTOR MACHINEEXAMPLES WITH MATLAB

Name: SUPPORT VECTOR MACHINEEXAMPLES WITH MATLAB (EBOOK)
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Por César Pérez López

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Sinopsis

In machine learning, support vector machines SVMs, also support vector networks are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data used for classification and regression analysis. Given a set of training examples, each marked as belonging to one or the other of two categories, an SVM training algorithm builds a model that assigns new examples to one category or the other, making it a non-probabilistic binary linear classifier. An SVM model is a representation of the examples as points in space, mapped so that the examples of the separate categories are divided by a clear gap that is as wide as possible. New examples are then mapped into that same space and predicted to belong to a category based on which side of the gap they fall.

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