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