Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Каковы преимущества и ограничения метода SVM с использованием нелинейных ядер

В отличие от линейного SVM, использование ядра позволяет проекцировать данные в пространство более высокой размерности, где они могут стать линейно разделимыми.

Преимущества:
✅ Обработка нелинейных данных: ядра позволяют эффективно решать задачи, где данные не могут быть разделены линейно.
✅ Гибкость: разнообразие ядер делает SVM универсальным инструментом для различных типов задач.

Ограничения:
🚫 Выбор ядра и параметров: требует тщательной настройки, что может быть трудоемким процессом.
🚫 Вычислительные затраты: для большИх данных SVM с ядром может быть медленным и требовать бОльших вычислительных ресурсов.

www.tg-me.com/nl/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/827

1.1K viewsFeb 10 at 18:05

Каковы преимущества и ограничения метода SVM с использованием нелинейных ядер

В отличие от линейного SVM, использование ядра позволяет проекцировать данные в пространство более высокой размерности, где они могут стать линейно разделимыми.

Преимущества:
✅ Обработка нелинейных данных: ядра позволяют эффективно решать задачи, где данные не могут быть разделены линейно.
✅ Гибкость: разнообразие ядер делает SVM универсальным инструментом для различных типов задач.

Ограничения:
🚫 Выбор ядра и параметров: требует тщательной настройки, что может быть трудоемким процессом.
🚫 Вычислительные затраты: для большИх данных SVM с ядром может быть медленным и требовать бОльших вычислительных ресурсов.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований