Máquinas de Soporte Vectorial

Algoritmo versátil y poderoso utilizado en clasificación y regresión dentro del campo de machine learning.

Su objetivo principal es encontrar el hiperplano óptimo que mejor separe los datos en un espacio multidimensional.

En el caso de conjuntos de datos no linealmente separables, emplea técnicas como el *kernel trick* para mapear las características originales a un espacio de mayor dimensión donde se puedan dividir.

Busca maximizar el margen entre las clases, garantizando una mejor generalización al trabajar con datos nuevos.

Es considerado un modelo supervisado, ya que requiere ejemplos etiquetados para entrenar su sistema de toma de decisiones.

Aplicado en diversos entornos, como detección facial, clasificación de texto y análisis de bioinformática.

Ofrece robustez frente a problemas como el sobreamajuste, especialmente en casos donde el número de características es elevado en comparación con las muestras disponibles.