SVM
O que e SVM?
Support Vector Machine (SVM) e um algoritmo de aprendizado supervisionado que busca o hiperplano otimo que separa classes com a maior margem possivel. Os pontos de dados mais proximos do hiperplano sao chamados de vetores de suporte e determinam a posicao da fronteira de decisao.
Funcionamento
- SVM Linear: separa dados com um hiperplano reto
- SVM Nao-Linear: usa funcoes kernel (RBF, polinomial) para mapear dados em dimensoes superiores onde a separacao e possivel
Kernel Trick
O kernel trick e o conceito central que torna o SVM poderoso para dados nao-lineares. Permite calcular similaridades em espacos de alta dimensionalidade sem transformar explicitamente os dados, mantendo eficiencia computacional.
Aplicacoes
Classificacao de texto, reconhecimento de caracteres, bioinformatica e deteccao de anomalias sao areas onde SVM se destaca. Na Trilion, SVM e considerado quando problemas de classificacao exigem boa generalizacao com conjuntos de dados moderados.
