Support Vector Machine
Una SVM busca el hiperplano de máximo margen para clasificación y logra la no linealidad con el truco del kernel; la solución queda determinada por los vectores de soporte.
Propósito
Ofrecer un método potente para clasificación no lineal con pocas muestras y muchas dimensiones, con garantías de generalización.
Mecanismo
Maximizar el margen 2/||w|| equivale a minimizar ||w||^2/2 sujeto a y_i(w·x_i+b)≥1. El truco del kernel K(x,z)=φ(x)·φ(z) mapea implícitamente a dimensiones altas. El parámetro C del margen blando equilibra margen y errores de clasificación.
Casos de uso
- Problemas de clasificación
- Pocas muestras, muchas dimensiones
- Clasificación no lineal
Términos relacionados
Vector
Un vector es una cantidad con magnitud y dirección, representada como un conjunto ordenado de números, que admite suma, multiplicación escalar, producto escalar y producto vectorial; es el fundamento de la física y la geometría. GLOSARIO
Cosine Similarity
La similitud coseno mide el coseno del ángulo entre dos vectores, ignorando su longitud; se usa ampliamente en el cálculo de similitud entre vectores de texto. GLOSARIO