Support Vector Machine

Support Vector Machine: Modello che apprende un confine massimizzando il margine, usando eventualmente kernel per relazioni non lineari. I support vectors determinano la soluzione. Scaling e parametro di regolarizzazione sono importanti; kernel complessi aumentano il costo computazionale. La trattazione collega definizione e uso nei sistemi di intelligenza artificiale.