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Máquinas de vetores de suporte (do inglês, Support Vector Machine - SVM) são algoritmos de aprendizado de máquina que possibilitam a implementação de classificadores. Os modelos implementados a partir desses algoritmos utilizam funções kernel, conferindo como vantagem:
ausência da necessidade de pré-processamento.
minimização da margem entre as classes.
aumento do grau de especialização no aprendizado.
capacidade de lidar com dados não lineares.