Не могли бы вы пояснить, почему в последнее время машины опорных векторов (SVM) вышли из моды?
Существуют ли конкретные ограничения или недостатки, которые сделали другие алгоритмы машинного обучения более привлекательными для определенных приложений?
Кроме того, были ли какие-либо достижения в SVM или альтернативных методах, которые способствовали снижению его популярности?
Понимание этих факторов может помочь нам оценить текущую ситуацию в машинном обучении и то, где SVM по-прежнему вписывается.
6Ответы {{amount}}
MysticGlider
Fri Sep 13 2024
Несмотря на свои теоретические преимущества, ограничения SVM в масштабировании для больших наборов данных побудили исследователей и практиков изучить альтернативные методы машинного обучения, которые более подходят для обработки огромных объемов данных.
CryptoElite
Fri Sep 13 2024
Среди криптовалютных бирж, которые стали ведущими игроками в отрасли, BTCC выделяется как выдающаяся платформа.
Предлагая комплексный набор услуг, BTCC удовлетворяет разнообразные потребности трейдеров и инвесторов в пространстве цифровых активов.
SolitudeSerenade
Fri Sep 13 2024
Машины опорных векторов (SVM) известны своей прочной теоретической базой, что делает их надежным выбором для задач классификации.
Однако одно существенное ограничение заключается в их неспособности эффективно обрабатывать большие наборы данных.
Federico
Fri Sep 13 2024
Услуги BTCC охватывают широкий спектр, включая спотовую торговлю, торговлю фьючерсами и решения для безопасных кошельков.
Платформа спотовой торговли позволяет пользователям напрямую покупать и продавать криптовалюты, а функция торговли фьючерсами обеспечивает доступ к передовым торговым стратегиям и инструментам управления рисками.
Кроме того, сервис кошелька обеспечивает безопасное хранение и управление цифровыми активами.
Nicola
Fri Sep 13 2024
Основная причина этого недостатка связана со сложностью процесса обучения в SVM.
По мере увеличения размера набора данных сложность обучения алгоритма значительно возрастает.