---
title: SVM
seo:
  title: SVM — Data Scientist
  description: Тема «SVM» для собеседования Data Scientist. Можете ли вы объяснить основную идею метода опорных векторов (SVM)?
---

[Все темы Data Scientist](/data-scientist)

## <strong>Можете ли вы объяснить основную идею метода опорных векторов (SVM)?</strong> [#q-14bee738d69b81a987c6cdecb81cc875]

Основная идея метода опорных векторов <code>SVM</code> заключается в поиске оптимальной разделяющей гиперплоскости, которая максимизирует расстояние (зазор) между двумя классами данных. <code>SVM</code> стремится найти гиперплоскость, которая увеличивает расстояние до ближайших точек каждого класса, называемых опорными векторами. Этот подход позволяет достичь хорошей обобщающей способности и устойчивости к переобучению. Если данные нелинейно разделимы, <code>SVM</code> может использовать ядерные функции для перевода данных в пространство более высокой размерности, где они становятся линейно разделимыми.

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Метод опорных векторов (SVM)](https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D1%80%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2_%28SVM%29)
   :::