Muito longo; Para ler
Support Vector Machine (SVM) é outro algoritmo simples que executa relativamente bem com menos custo computacional. O SVM pode ser usado tanto para problemas de regressão quanto para classificação, mas é amplamente usado para classificação. Os três kernels mais usados são: Kernel linear, Kernel polinomial, Função de base radial (RBF) e Regressão vetorial de suporte (SVR) O SVR pode lidar com dados altamente não lineares usando a função kernel. A função mapeia implicitamente os recursos para dimensões mais altas, o que significa maior espaço de recursos.