Support Vector Machine (SVM – Metoda podpůrných vektorů)

SVM je algoritmus pro klasifikaci a regresi, který hledá optimální hranici (hyperrovinu) oddělující jednotlivé třídy ve vstupních datech. Výhodou SVM je jeho schopnost efektivně pracovat i s vysokodimenzionálními daty a možnost použít různé jádrové funkce (kernel), které umožňují řešit i nelineární problémy. SVM se využívá v bioinformatice, NLP, rozpoznávání obrazu i prediktivní analýze.