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en el aprendizaje automático, una de las tareas más fundamentales es cuando tienes un montón de objetos que quieres clasificar en dos categorías o más. ¿es esta imagen de un perro o un gato? ¿está esta acción subiendo o bajando? las máquinas de soporte vectorial, o SVM, son algunos de los métodos más simples y, sin duda, los más elegantes para la clasificación. cada objeto que deseas clasificar se representa como un punto en un espacio n-dimensional, y las coordenadas de este punto se llaman generalmente características. las SVM realizan la prueba de clasificación dibujando un hiperplano, que es una línea en 2D o un plano en 3D, de tal manera que todos los puntos de una categoría están de un lado del hiperplano y todos los puntos de la otra categoría están del otro lado. y aunque podría haber múltiples hiperplanos así, la SVM intenta encontrar el que mejor separa las dos categorías en el sentido de que maximiza la distancia a los puntos en cualquiera de las categorías. esta distancia se llama el margen, y los puntos que caen exactamente en el margen se llaman los soportes.
