Definição – O que significa Support Vector Machine (SVM)?
Uma máquina de vetores de suporte (SVM) é um algoritmo de aprendizado de máquina que analisa os dados para classificação e análise de regressão. SVM é um método de aprendizado supervisionado que analisa os dados e os classifica em uma de duas categorias. Um SVM produz um mapa dos dados classificados com as margens entre os dois o mais distantes possível. Os SVMs são usados na categorização de texto, classificação de imagem, reconhecimento de caligrafia e nas ciências.
Uma máquina de vetores de suporte também é conhecida como rede de vetores de suporte (SVN).
Definirtec explica Support Vector Machine (SVM)
Uma máquina de vetores de suporte é um algoritmo de aprendizado supervisionado que classifica os dados em duas categorias. Ele é treinado com uma série de dados já classificados em duas categorias, construindo o modelo da forma como é treinado inicialmente. A tarefa de um algoritmo SVM é determinar a qual categoria um novo ponto de dados pertence. Isso torna o SVM um tipo de classificador linear não binário.
Um algoritmo SVM não deve apenas colocar os objetos em categorias, mas ter as margens entre eles em um gráfico tão largas quanto possível.
Algumas aplicações do SVM incluem:
- Classificação de texto e hipertexto
- Classificação de imagem
- Reconhecendo caracteres escritos à mão
- Ciências biológicas, incluindo classificação de proteínas