Algoritmo SVM

1. O que é um algoritmo SVM?
2. Por que o SVM é o melhor algoritmo?
3. Como o algoritmo SVM é usado?
4. Quais são os tipos de algoritmos SVM?

O que é um algoritmo SVM?

Máquina vetorial de suporte (SVM) é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado usado para classificação e regressão. Embora digamos que problemas de regressão também são mais adequados para classificação. O objetivo do algoritmo SVM é encontrar um hiperplano em um espaço n-dimensional que classifique distintamente os pontos de dados.

Por que o SVM é o melhor algoritmo?

Vantagens do classificador SVM:

SVM funciona relativamente bem quando há uma clara margem de separação entre as classes. O SVM é mais eficaz em espaços de alta dimensão e é relativamente eficiente em termos de memória. SVM é eficaz nos casos em que as dimensões são maiores que o número de amostras.

Como o algoritmo SVM é usado?

Os SVMs são usados ​​em aplicativos como reconhecimento de manuscrito, detecção de intrusões, detecção de rosto, classificação de email, classificação de genes e páginas da web. Esta é uma das razões pelas quais usamos SVMs no aprendizado de máquina. Pode lidar com a classificação e a regressão em dados lineares e não lineares.

Quais são os tipos de algoritmos SVM?

As máquinas vetoriais de suporte são amplamente classificadas em dois tipos: SVM simples ou linear e kernel ou SVM não linear.