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.