¿Qué es el algoritmo svm?

La traducción al chino del algoritmo SVM es Support Vector Machine y su nombre completo en inglés es Support Vector Machine.

Se denomina máquina de vectores de soporte porque el modelo finalmente entrenado por este algoritmo está determinado por unos vectores de soporte. El llamado vector de soporte es el vector que puede determinar el modelo final. El algoritmo SVM se utilizó originalmente para resolver problemas de clasificación binaria y, al expandirse sobre esta base, también puede manejar problemas de clasificación múltiple y problemas de regresión.

La historia del algoritmo SVM

Ya en 1963, cuando Vladimir Vapnik, un famoso ex estadístico soviético, estaba estudiando para su doctorado, él y su colega Alek Xie Chervonenkis también propusieron el concepto de máquinas de vectores de soporte.

Sin embargo, debido al impacto del entorno internacional en ese momento, los artículos que publicaron en ruso no atrajeron la atención de la comunidad académica internacional. No fue hasta la década de 1990 que Wapnik llegó a Estados Unidos con la ola de inmigración y luego publicó la teoría SVM. Desde entonces, el algoritmo SVM ha recibido la debida atención. Hoy en día, el algoritmo SVM es conocido como uno de los mejores algoritmos de aprendizaje supervisado.