RBF SVM под микроскопом: разбор метода от математики до практических тестов

Методы машинного обучения сейчас на пике популярности, но детальных разборов конкретных алгоритмов катастрофически мало. Студент 4 курса факультета математики и компьютерных наук Андрей решил исправить это и опубликовал на Habr развёрнутый гайд по RBF SVM — методу опорных векторов с радиальным базисным ядром.

В статье последовательно раскрывается математическая основа метода, его эволюция и связь между сильными и слабыми сторонами. Автор обещает пошагово провести читателя от определения до визуализации каждого шага, а также протестировать RBF SVM на реальных наборах данных. Материал ориентирован на широкую IT-аудиторию и содержит подробные пояснения всех терминов.