Demasiado Largo; Para Leer
Support Vector Machine (SVM) es otro algoritmo simple que funciona relativamente bien con menos costo computacional. SVM se puede usar tanto para problemas de regresión como de clasificación, pero se usa ampliamente para la clasificación. Los tres kernels más utilizados son: Kernel lineal, Kernel polinomial, Función de base radial (RBF) y Regresión de vector de soporte (SVR) SVR puede manejar datos altamente no lineales usando la función kernel. La función asigna implícitamente las características a dimensiones más altas, lo que significa un espacio de características más alto.