Мережі опорних векторів
Кортес і Вапник додали до методу можливість помилятися на частині прикладів, і він запрацював на реальних, нероздільних даних.
Чому це важливо
Метод із теорії перетворився на робочий інструмент і на десятиліття став першим, що пробують на новій задачі.
М'який відступ вводить штраф за кожен приклад по неправильний бік межі, і параметр цього штрафу керує компромісом між шириною відступу і кількістю помилок. Автори показали результати на розпізнаванні рукописних цифр, конкурентні з мережами Bell Labs. Теоретичною підпорою стала теорія Вапника-Червоненкіса, яка пов'язує складність класу з потрібним обсягом даних.