Las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM, por sus siglas en inglés) son un modelo de aprendizaje supervisado que se utiliza tanto para clasificación como para regresión. En clasificación, el objetivo de una SVM es encontrar un hiperplano en un espacio multidimensional que separe de manera óptima las diferentes clases. Para clasificaciones lineales, este hiperplano es una línea recta (o su equivalente en dimensiones superiores), mientras que para clasificaciones no lineales, las SVM utilizan funciones kernel para mapear los datos a un espacio de mayor dimensión donde sea posible realizar una separación lineal. Vemos en este primer video su uso para clasificaciones lineales.
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