Máquinas de vectores de soporte
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Las máquinas de soporte vectorial o máquinas de vectores de soporte (Support Vector Machines, SVMs) son un conjunto de algoritmos desarrollados recientemente por Vladimir Vapnik y su equipo en los laboratorios AT&T. Pertenecen a la familia de los clasificadores lineales puesto que inducen separadores lineales o hiperplanos en espacios de características de muy alta dimensionalidad (introducidos por funciones núcleo o kernel) con un sesgo inductivo muy particular (maximación del margen)
Inicialmente se usaron para problemas de clasificación binaria, pero después se ha extendido su uso a problemas de regresión, agrupamiento, clasificación multiclase, regresión ordinal, y se está trabajando en la búsqueda de resolver problemas más complejos (árboles y grafos).
[editar] Enlaces externos
- (en inglés) www.kernel-machines.org (información general y material de investigación)
- (en inglés) www.support-vector.net (novedades, enlace y códigos relacionados con las máquinas de soporte vectorial)
- (en inglés) SVM light, implementación de SVM, con variantes para aprendizaje supervisado, y para semisupervisado transductivo. Liberado para investigación.
- (en inglés) SVMlin, otra implementación de SVM. Liberado bajo licencia GPL.
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