Support Vector Machine (SVM) pada Linearly Separable Data - PART 1

Konsep Klasifikasi dengan Support Vector Machine (SVM) adalah mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua kelas data. Ide sederhana dari SVM adalah memaksimalkan margin, yang merupakan jarak pemisah antara kelas data. SVM mampu bekerja pada dataset yang berdimensi tinggi dengan menggunakan kernel trik.SMV hanya menggunkan beberapa titik data terpilih yang berkontribusi (Support Vector) untuk membentuk model yang akan digunakan dalam proses klasifikasi. SVM merupakan algoritma untuk pengenalan pola oleh: Desta Sandya Prasvita, S.Komp., M.Kom.