Máquina de vetores de suporte

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
Ir para: navegação, pesquisa
Question book.svg
Este artigo não cita fontes confiáveis e independentes. (desde fevereiro de 2014). Por favor, adicione referências e insira-as corretamente no texto ou no rodapé. Conteúdo sem fontes poderá ser removido.
Encontre fontes: Google (notícias, livros e acadêmico)

Uma máquina de vetores de suporte (SVM, do inglês: support vector machine) é um conceito na ciência da computação para um conjunto de métodos do aprendizado supervisionado que analisam os dados e reconhecem padrões, usado para classificação e análise de regressão. O SVM padrão toma como entrada um conjunto de dados e prediz, para cada entrada dada, qual de duas possíveis classes a entrada faz parte, o que faz do SVM um classificador linear binário não probabilístico. Dados um conjunto de exemplos de treinamento, cada um marcado como pertencente a uma de duas categorias, um algoritmo de treinamento do SVM constrói um modelo que atribui novos exemplos a uma categoria ou outra. Um modelo SVM é uma representação de exemplos como pontos no espaço, mapeados de maneira que os exemplos de cada categoria sejam divididos por um espaço claro que seja tão amplo quanto possível. Os novos exemplos são então mapeados no mesmo espaço e preditos como pertencentes a uma categoria baseados em qual o lado do espaço eles são colocados.

Ver também[editar | editar código-fonte]

Ícone de esboço Este artigo sobre computação é um esboço. Você pode ajudar a Wikipédia expandindo-o.