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Segundo Faceli (2021), assinale a opção correta referente às máquinas de vetor de suporte (SVM).
SVM lineares com margens rígidas definem fronteiras lineares a partir de dados linearmente inseparáveis.
SVM lineares com margens suaves introduzem variáveis de folga que relaxam as restrições impostas ao problema de otimização das SVM com margens rígidas.
As funções de kernel para SVM não lineares recebem três ou mais pontos no espaço de entradas e calculam o produto vetorial no espaço de características.
Entre as vantagens das SVM destaca-se a facilidade para interpretação dos modelos gerados por essa técnica.
Entre as desvantagens das SVM destaca-se a pouca robustez diante de objetos de grande dimensão.