Semana 10

¿Qué significa SVM en el contexto de aprendizaje automático?

• Statistical Vector Method

• Supervised Vector Machine

• Support Vector Model

• Support Vector Machine

¿Cuál es el objetivo principal de una máquina de soporte vectorial?

• El objetivo principal de una máquina de soporte vectorial es clasificar datos separando diferentes clases con un margen máximo.

• El objetivo principal es reducir el ruido en los datos.

• El objetivo principal es aumentar la dimensionalidad de los datos.

• El objetivo principal es realizar regresiones lineales simples.

¿Qué tipo de problemas resuelve principalmente SVM?

• Problemas de optimización de redes

• Problemas de análisis de texto

• Problemas de visualización de datos

• Problemas de clasificación y regresión.

¿Qué es un hiperplano en el contexto de SVM?

• Un hiperplano es un punto en el espacio de características.

• Un hiperplano es una superficie que separa diferentes clases en un espacio de características.

• Un hiperplano es una línea que conecta dos puntos en el espacio.

• Un hiperplano es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático.

¿Cómo se determina el margen en una SVM?

• El margen se calcula a partir de la suma de las distancias de todos los puntos de datos.

• El margen se determina por la cantidad de vectores de soporte en el modelo.

• El margen se establece en función de la complejidad del modelo de SVM.

• El margen se determina maximizando la distancia entre el hiperplano y los vectores de soporte.

¿Qué tipo de datos se pueden utilizar con SVM?

• Datos solo numéricos

• Datos numéricos y categóricos, linealmente separables o no lineales.

• Datos que no se pueden clasificar

• Datos solo categóricos