kNN-Algorithmus: Was wird blau, was orange?
Ein „Maximal Margin Classifier“ ist die Methode hinter den so genannten „Support Vector Machines“ (maschinelles Lernverfahren), bei dem es darum geht, eine möglichst gute Trennung der Datenpunkte des Trainingsdatensatzes in zwei Kategorien vorzunehmen. Im einfachsten Fall erfolgt diese Trennung mittels einer geraden Linie (d. h. „lineare Trennung“), die dann den Raum in zwei Hälften teilt. Da meist mehrere solcher Trenngeraden möglich sind, wählt man diejenige aus, die den „Rand“ (margin) maximiert, d. h. denjenigen Streifen um die Gerade, in dem gerade noch kein Datenpunkt liegt.
Interaktiv: K-Nearest-Neighbours-Algorithmus in Aktion