Máquinas de soporte vectorial
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Las máquinas de soporte vectorial (Support Vector Machines, SVMs) son un conjunto de algoritmos de regresión y clasificación, desarrollados recintemente por Vladimir Vapnik y su equipo en los laboratorios AT&T. Una propiedad especial de las SVM es que simutáneamente minimizan el error de clasificación empírico y maximizan el margen geométrico.
[editar] Enlaces externos
- (en inglés) www.kernel-machines.org (información general y material de investigación)
- (en inglés) www.support-vector.net (novedades, enlace y codigos relacionados con las máquinas de soporte vectorial)
