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Algoritmo SVM (Máquina de Vetores de Suporte) a partir de exemplos e código (Python e R)

Índice

  1. O que é a máquina de vetores de suporte?
  2. Como funciona?
  3. Como implementar o SVM em Python e R?
  4. Como ajustar os parâmetros do SVM?
  5. Prós e contras associados ao SVM

O que é a Máquina de Vetores de Suporte?

“Support Vector Machine” (SVM) é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que pode ser usado para desafios de classificação ou regressão. No entanto, é usado principalmente em problemas de classificação. Nesse algoritmo, plotamos cada item de dados como um ponto no espaço n-dimensional (onde n é o número de recursos que você tem), com o valor de cada recurso sendo o valor de uma determinada coordenada. Então, nós executamos a classificação encontrando o hiperplano que diferencia muito bem as duas classes (veja a imagem abaixo).

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