В чём преимущества и недостатки метода опорных векторов SVM для распознавания изображений?

Некоторые преимущества метода опорных векторов (SVM) для распознавания изображений:

• Обработка многомерных данных. www.geeksforgeeks.org SVM эффективен при работе с такими данными, что важно для классификации изображений. www.geeksforgeeks.org
• Работа с небольшими наборами данных. www.geeksforgeeks.org Для определения границы алгоритму требуется лишь небольшое количество опорных векторов. www.geeksforgeeks.org
• Моделирование нелинейных границ принятия решений. www.geeksforgeeks.org SVM может преобразовывать данные в многомерное пространство, где они становятся линейно разделяемыми. www.geeksforgeeks.org
• Устойчивость к шуму. www.geeksforgeeks.org Граница принятия решения определяется опорными векторами, которые являются ближайшими точками данных к границе. www.geeksforgeeks.org
• Обобщение. www.geeksforgeeks.org SVM способен хорошо классифицировать новые, невидимые данные. www.geeksforgeeks.org
• Универсальность. www.geeksforgeeks.org Метод может использоваться в широком спектре приложений, включая компьютерное зрение. www.geeksforgeeks.org
• Простота понимания, реализации и использования. blog.skillfactory.ru На практике использование этого метода не требует углублённых знаний об оптимизации. blog.skillfactory.ru

Некоторые недостатки SVM:

• Вычислительная сложность. python-school.ru SVM может быть вычислительно сложным для обучения на больших наборах данных. python-school.ru
• Чувствительность к выбору функции ядра. python-school.ru Некоторые ядра работают лучше на определённых типах данных, и выбор неправильного ядра может привести к плохим результатам. python-school.ru
• Интенсивный расход памяти. www.geeksforgeeks.org Алгоритм требует хранения матрицы ядра, которая может быть большой для больших наборов данных. www.geeksforgeeks.org
• Ограничение задачами двух классов. www.geeksforgeeks.org SVM в основном используются для задач двух классов, хотя многоклассовые задачи могут быть решены с использованием специальных стратегий. www.geeksforgeeks.org
• Отсутствие вероятностной интерпретации. www.geeksforgeeks.org SVM не обеспечивают вероятностную интерпретацию границы принятия решения, что может быть недостатком в некоторых приложениях. www.geeksforgeeks.org
• Не подходит для наборов данных с пропущенными значениями. www.geeksforgeeks.org SVM требует полных наборов данных без пропущенных значений, он не может обрабатывать такие данные. www.geeksforgeeks.org