Le Support Vector Machines (SVM) sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico supervisionato utilizzato nelle attività di classificazione e regressione. Sono in grado di modellare limiti decisionali altamente non lineari e possono gestire grandi set di dati con un'ampia gamma di set di funzionalità. D'altra parte, richiedono una grande quantità di memoria e non funzionano bene con set di dati ad alta dimensione o rumorosi. Sono anche sensibili alla selezione degli iperparametri, che richiedono un'attenta messa a punto per ottenere buoni risultati.
Supporto macchine vettoriali (SVM)
Riassumi i punti di forza e di debolezza di un determinato algoritmo di apprendimento automatico.