Tabla de contenido:
- Definición: ¿Qué significa Support Vector Machine (SVM)?
- Techopedia explica Support Vector Machine (SVM)
Definición: ¿Qué significa Support Vector Machine (SVM)?
Una máquina de vectores de soporte (SVM) es un algoritmo de aprendizaje automático que analiza los datos para el análisis de clasificación y regresión. SVM es un método de aprendizaje supervisado que analiza los datos y los clasifica en una de dos categorías. Un SVM genera un mapa de los datos ordenados con los márgenes entre los dos lo más separados posible. Los SVM se usan en la categorización de texto, clasificación de imágenes, reconocimiento de escritura y en las ciencias.
Una máquina de vectores de soporte también se conoce como una red de vectores de soporte (SVN).
Techopedia explica Support Vector Machine (SVM)
Una máquina de vectores de soporte es un algoritmo de aprendizaje supervisado que clasifica los datos en dos categorías. Está entrenado con una serie de datos ya clasificados en dos categorías, construyendo el modelo como se entrena inicialmente. La tarea de un algoritmo SVM es determinar a qué categoría pertenece un nuevo punto de datos. Esto hace que SVM sea un tipo de clasificador lineal no binario.
Un algoritmo SVM no solo debe colocar los objetos en categorías, sino también tener los márgenes entre ellos en un gráfico lo más amplio posible.
Algunas aplicaciones de SVM incluyen:
- Clasificación de texto e hipertexto
- Clasificación de la imagen
- Reconocimiento de caracteres escritos a mano.
- Ciencias biológicas, incluida la clasificación de proteínas.
