Привет всем, кто выбрал путь ML-самурая! Введение: В данной статье рассмотрим метод опорных векторов (англ. SVM, Support Vector Machine) для задачи классификации. Будет представлена основная идея алгоритма, вывод настройки его весов и разобрана простая реализация своими руками. На примере…
Предисловие В данной статье мы изучим несколько аспектов SVM: теоретическую составляющую SVM; как алгоритм работает на выборках, которые невозможно разбить на классылинейно; пример использования на Python и имплементация алгоритма в библиотеке SciKit Learn. Читать дальше →
Метод опорных векторов (Support Vector Machine или просто SVM) — мощный и универсальный набор алгоритмов для работы с данными любой формы, применяемый не только для задач классификации и регрессии, но и также для выявления аномалий. В данной статье будут рассмотрены основные подходы к созданию SVM, принцип работы, а также реализации с нуля его наиболее популярных разновидностей. Читать далее
svm_predict_values in svm.cpp in Libsvm v324, as used in scikit-learn 0.23.2 and other products, allows attackers to cause a denial of service (segmentation fault) via a crafted model SVM (introduced via pickle, json, or any other model permanence standard) with a large value in the _n_support array.