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Support Vector Machines (SVMs) é um método de aprendizado...
Support Vector Machines (SVMs) é um método de aprendizado de máquina que pode ser aplicado em áreas como reconhecimento de padrões, bioinformática e detecção de fraudes, devido à sua capacidade de lidar com dados complexos.
Nesse contexto, identificamos que o método SVM
A
adequa-se a problemas de agrupamento de dados multidimensionais.
B
apoia-se no princípio do “kernel trick”, que mapeia explicitamente dados não lineares em outros dados lineares.
C
define margem como sendo a maior saturação de erro (bias) suportada pelo algoritmo na geração de hiperplanos concorrentes.
D
inviabiliza o uso de abordagens para SVMs lineares com margens rígida e suave para utilização em SVMs não lineares em dados linearmente inseparáveis.
E
usa um mapeamento não linear para transformar os dados de treino originais em um espaço de dimensão superior.