¿Qué es la SVM?
En el aprendizaje automático, las máquinas de vectores de soporte (SVM, también redes de vectores de soporte) son modelos de aprendizaje supervisado con algoritmos de aprendizaje asociados que analizan datos para realizar análisis de clasificación y regresión. Desarrolladas en los Laboratorios Bell de AT&T por Vladimir Vapnik con sus colegas (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes y Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997[cita requerida]) las SVM son uno de los métodos de predicción más robustos, ya que se basan en los marcos de aprendizaje estadístico o teoría VC propuestos por Vapnik (1982, 1995) y Chervonenkis (1974). Dado un conjunto de ejemplos de entrenamiento, cada uno marcado como perteneciente a una de dos categorías, un algoritmo de entrenamiento SVM construye un modelo que asigna los nuevos ejemplos a una u otra categoría, lo que lo convierte en un clasificador lineal binario no probabilístico (aunque existen métodos como el escalado de Platt para utilizar SVM en un entorno de clasificación probabilística). La SVM asigna los ejemplos de entrenamiento a puntos en el espacio para maximizar la anchura de la brecha entre las dos categorías. A continuación, los nuevos ejemplos se asignan a ese mismo espacio y se predice su pertenencia a una categoría en función del lado de la brecha en el que se encuentren.

Además de realizar una clasificación lineal, las SVM pueden realizar eficazmente una clasificación no lineal utilizando lo que se denomina el truco del núcleo, mapeando implícitamente sus entradas en espacios de características de alta dimensión.

El algoritmo de agrupación de vectores de soporte, creado por Hava Siegelmann y Vladimir Vapnik, aplica la estadística de los vectores de soporte, desarrollada en el algoritmo de las máquinas de vectores de soporte, para categorizar datos no etiquetados[cita requerida] Estos conjuntos de datos requieren enfoques de aprendizaje no supervisado, que intentan encontrar agrupaciones naturales de los datos en grupos y, a continuación, mapear los nuevos datos de acuerdo con estas agrupaciones.
SVM son las siglas de "máquina de vectores de soporte". Es un modelo de aprendizaje automático para tareas de aprendizaje supervisado. Fue popular en los años 90 y principios de los 2000, antes de que despegara el aprendizaje profundo. El caso de uso clásico es la clasificación binaria, pero su extensión también puede hacer clasificación multietiqueta, así como regresión. Los métodos de núcleo mejoraron enormemente la capacidad de SVM para realizar tareas de aprendizaje automático no lineal.
What is SVM?
In machine learning, support vector machines (SVMs, also support vector networks[1]) are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data for classification and regression analysis. Developed at AT&T Bell Laboratories by Vladimir Vapnik with colleagues (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes and Vapnik, 1995,[1] Vapnik et al., 1997[citation needed]) SVMs are one of the most robust prediction methods, being based on statistical learning frameworks or VC theory proposed by Vapnik (1982, 1995) and Chervonenkis (1974). Given a set of training examples, each marked as belonging to one of two categories, an SVM training algorithm builds a model that assigns new examples to one category or the other, making it a non-probabilistic binary linear classifier (although methods such as Platt scaling exist to use SVM in a probabilistic classification setting). SVM maps training examples to points in space so as to maximise the width of the gap between the two categories. New examples are then mapped into that same space and predicted to belong to a category based on which side of the gap they fall.

In addition to performing linear classification, SVMs can efficiently perform a non-linear classification using what is called the kernel trick, implicitly mapping their inputs into high-dimensional feature spaces.

The support vector clustering[2] algorithm, created by Hava Siegelmann and Vladimir Vapnik, applies the statistics of support vectors, developed in the support vector machines algorithm, to categorize unlabeled data.[citation needed] These data sets require unsupervised learning approaches, which attempt to find natural clustering of the data to groups and, then, to map new data according to these clusters.
SVM stands for ""support vector machine". It is a machine learning model for supervised learning tasks. It was popular in the 1990s and early 2000s, before deep learning take off. The classic use case is binary classification, but its extension can also do multi-label classification as we as regression. Kernel methods greatly enhanced SVM's capability to perform non-linear machine learning tasks.