Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 7: SVM и SGD

В шестой части мы разобрали логистическую регрессию и увидели, как линейная модель может разделять классы с помощью вероятностного подхода.

В этой части поговорим о SVM — алгоритме, который ищет не просто разделяющую гиперплоскость, а оптимальную границу с максимальным зазором между классами.

Если логистическая регрессия отвечала на вопрос "с какой вероятностью объект принадлежит классу?", то философия SVM звучит иначе "где провести наиболее устойчивую границу между классами?".

Читать далее