R in a Nutshell

Support Vector Machines

Support Vector Machines (SVMs) sind ein noch recht junger Ansatz zur Beschreibung komplexer hochdimensionaler Modelle für Daten mit linearen, in der Regel aber vorwiegend nichtlinearen Beziehungen. SVMs werden sowohl für Regressionsprobleme (SVR, Support Vector Regression) als auch für Klassifikationsfragestellungen eingesetzt (SVC, Support Vector Classification). Nichtmathematikern lassen sich SVMs schwieriger vermitteln als die meisten anderen statistischen Modellanpassungsfunktionen. Eine genaue Erklärung der Funktionsweise von SVMs beider Anwendungsbereiche geht über die Möglichkeiten dieses Buchs hinaus, hier aber zumindest eine kurze Zusammenfassung:

• SVMs basieren, vereinfacht ausgedrückt, auf der Idee, im Fall von ...