Máquinas de vectores de soporte (SVM)

Las máquinas de vectores de soporte (SVM) son algoritmos de aprendizaje supervisado que se pueden utilizar para resolver problemas de clasificación y regresión. Los SVM separan los valores de datos mediante un hiperplano. El hiperplano incluye un límite de decisión que es una función de línea o curva. A cada lado de este límite hay una función de línea o curva que es paralela y equidistante al límite de decisión. Estas funciones se denominan márgenes de vectores de soporte. Las funciones en cualquiera de los bordes de estos márgenes son los vectores de soporte.

Es mucho más fácil comprender el concepto de SVM mediante el uso de elementos visuales, así que considere la siguiente figura, en la que un hiperplano se traza en un gráfico.