Definizione di Support Vector Machines (SVM)

Una SVM è un modello di Apprendimento supervisionato funziona trovando l’iperpiano che meglio separa le classi nello spazio delle feature.

  • Efficaci negli spazi ad alta dimensionalità;
  • Possono gestire relazioni non lineari tramite l’uso di Kernel (es. RBF, polinomiale, sigmoide);
  • Sensibili alla scelta dei parametri nel kernel.