O que é SVM?
Desenvolvido na AT&T Bell Laboratories por Vladimir Vapnik com colegas (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes e Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997 [ citação necessária ]) SVMs são um dos métodos de previsão mais robustos, sendo baseado em estruturas de aprendizagem estatística ou teoria VC proposta por Vapnik (1982, 1995) e Chervonenkis (1974). Dado um conjunto de exemplos de treinamento, cada um marcado como pertencente a uma de duas categorias, um algoritmo de treinamento SVM constrói um modelo que atribui novos exemplos a uma categoria ou à outra, tornando-o um não-profilístico binário linear (embora existam métodos como Platt para usar o escalonamento em um SVM de classificação probabilística).
SVM significa "support vector machine". É um modelo de aprendizado de máquina para tarefas de aprendizado supervisionado. Foi popular na década de 1990 e início de 2000, antes de o aprendizado profundo decolar. O caso de uso clássico é a classificação binária, mas sua extensão também pode fazer classificação de multi-etiquetas como nós como regressão. Os métodos do kernel aumentaram muito a capacidade do SVM de executar tarefas de aprendizado de máquina não lineares.