Uma máquina vectorial de suporte (SVM) é um algoritmo de aprendizagem supervisionada que pode ser usado tanto para tarefas de classificação como de regressão. O algoritmo é um classificador discriminativo que encontra um limite de decisão que maximiza a margem entre as classes.
O algoritmo da máquina de suporte vectorial é implementado em dois passos. Em primeiro lugar, o algoritmo encontra um hiperplano que separa as duas classes. Em seguida, o algoritmo encontra os vetores de suporte, que são os pontos de dados mais próximos do hiperplano. O algoritmo de máquina vetorial de suporte também é conhecido como o classificador de margem máxima.
O algoritmo da máquina vectorial de suporte tem uma série de vantagens. Em primeiro lugar, o algoritmo é muito eficaz em espaços de alta dimensão. Segundo, o algoritmo é resistente a sobreajustes. Terceiro, o algoritmo pode ser usado para resolver problemas não lineares. Quarto, o algoritmo é computacionalmente eficiente.
O algoritmo da máquina vetorial de suporte tem uma série de desvantagens. Primeiro, o algoritmo não é invariante em escala. Segundo, o algoritmo não é invariante de tradução. Terceiro, o algoritmo não é invariante de rotação. Quarto, o algoritmo não é robusto a ruídos. Para que é usado o SVM? SVM é um algoritmo de aprendizagem de máquina que pode ser usado para várias tarefas, tais como regressão e classificação. No contexto da regressão, SVM pode ser usado para prever resultados com valor real, tais como o preço de uma ação. No contexto da classificação, SVM pode ser usado para prever se uma instância pertence ou não a uma determinada classe.
SVM é uma ferramenta poderosa porque pode ser usada em uma variedade de dados, incluindo dados lineares e não lineares. Além disso, SVM tem uma série de vantagens sobre outros algoritmos de aprendizagem da máquina, tais como ser menos susceptível a sobreajustamento e ser capaz de lidar com dados de alta dimensão.
Quais são os tipos de SVM?
Existem três tipos de SVM:
1. máquinas vetoriais de suporte
2. máquinas vetoriais de suporte linear
3. máquinas vetoriais de suporte não-linear
1. máquinas vetoriais de suporte são um tipo de algoritmo de aprendizagem supervisionada que são utilizadas tanto para tarefas de classificação como de regressão. O algoritmo encontra o melhor hiperplano que pode separar os pontos de dados em duas classes.
2. Máquinas vetoriais de suporte linear são um tipo de máquina vetorial de suporte que são utilizadas quando os dados são linearmente separáveis. Isto significa que os dados podem ser separados em duas classes por uma única linha.
As máquinas vetoriais de suporte não-linear são um tipo de máquina vetorial de suporte que são utilizadas quando os dados não são linearmente separáveis. Isto significa que os dados não podem ser separados em duas classes por uma única linha.
O que é SVM em termos simples?
SVM significa Support Vector Machine (Máquina Vetorial de Suporte). É um algoritmo de aprendizagem supervisionada da máquina que pode ser usado tanto para tarefas de regressão como de classificação. O algoritmo é baseado em encontrar um hiperplano que melhor separa os dados em classes. O hiperplano é definido por um conjunto de vectores de suporte, que são os pontos de dados que estão mais próximos do hiperplano.
As vantagens do SVM incluem a sua capacidade de lidar com dados lineares e não lineares, a sua flexibilidade na escolha da função kernel, e o seu custo computacional relativamente baixo. As desvantagens da SVM incluem sua sensibilidade a outliers e sua falta de interpretabilidade.
A SVM é um aprendizado profundo?
Não, SVM não é um aprendizado profundo. Aprendizagem profunda é um subconjunto de aprendizagem da máquina que usa uma rede neural profunda para aprender com os dados, enquanto SVM é um algoritmo de aprendizagem supervisionada que pode ser usado tanto para classificação quanto para regressão. O que é um algoritmo SVM? Uma máquina vetorial de suporte (SVM) é um algoritmo de aprendizagem supervisionada da máquina que pode ser usado tanto para tarefas de classificação quanto de regressão. O algoritmo é um classificador discriminativo que encontra uma fronteira de decisão entre as classes, maximizando a margem entre elas. Em outras palavras, o algoritmo tenta encontrar uma linha (ou hiperplano em dimensões superiores) que melhor separa os pontos de dados pertencentes a diferentes classes.