Eine Support Vector Machine ist
ein Algorithmus des maschinellen Lernens, der verwendet wird, um binäre
Klassifikationsprobleme zu lösen. Sie nutzt eine Trennebene, um die Daten in
zwei Klassen zu unterteilen, und maximiert den Abstand zwischen der Trennebene
und den nächsten Datenpunkten. SVMs sind bekannt für ihre hohe
Vorhersagegenauigkeit und werden häufig in der Datenanalyse und der
Bilderkennung eingesetzt.
