Support Vector Machine (Máquina de Vectores de Soporte)
Modelo supervisado de aprendizaje automático utilizado para clasificación y regresión.
Trabaja determinando un hiperplano óptimo en un espacio multidimensional que separa distintos grupos de datos.
El objetivo principal es maximizar el margen entre las clases, identificando los puntos más cercanos al hiperplano, conocidos como "vectores de soporte".
Es efectivo en problemas de alta dimensionalidad y puede usar diferentes funciones núcleo (kernels) para manejar datos no lineales.
Su precisión y capacidad para evitar el sobreajuste lo hacen ideal para tareas como reconocimiento de patrones, biología computacional y sistemas de recomendación.