Màquina de vector de suport
conjunt de mètodes per a l'aprenentatge estadístic supervisat / From Wikipedia, the free encyclopedia
Una màquina de vector de suport (SVM o support-vector machines en anglès) és un concepte al món estadístic i de les ciències de la computació sobre un conjunt d'algorismes que són capaços d'analitzar dades i reconèixer patrons mitjançant l'ús de mètodes d'aprenentatge supervisat. Aquests mètodes són utilitzats principalment en problemes de classificació o d'anàlisi de la regressió. Una màquina de vectors agafa com a entrada un set de dades i prediu, per cadascuna d'aquestes entrades a quina de les dues possibles classes pertany. Mitjançant l'entrenament amb dades d'entrada prèviament classificades, s'estableix un model que separa les dues classes entrants. Aquest model N-dimensional estableix una frontera entre les dues tipologies establertes, aquesta se situa en el punt en el qual la diferència entre classes sigui el més gran possible i el marge d'error sigui zero (dataset separable) o mínim (dataset no separable). S'anomenen vectors de suport als punts que conformen les dues línies paral·leles a l'hiperplà, essent aquesta distància la major possible (marge).