Context: Dalam pembelajaran mesin, mesin vektor pendukung (SVM, juga jaringan vektor pendukung) adalah model pembelajaran yang diawasi dengan algoritma pembelajaran terkait yang menganalisis data untuk klasifikasi dan analisis regresi. Dikembangkan di AT&T Bell Laboratories oleh Vladimir Vapnik dengan rekan-rekan (Boser et al., 1992, Guyon et al., 1993, Cortes dan Vapnik, 1995, Vapnik et al., 1997 [citation needed]) SVM adalah salah satu metode prediksi yang paling kuat, berdasarkan pada kerangka pembelajaran statistik atau teori VC yang diusulkan oleh Vapnik (1982, 1995) dan Chervonenkis (1974). Diberikan satu set contoh pelatihan, masing-masing ditandai sebagai milik salah satu dari dua kategori, algoritma pelatihan SVM membangun model yang menetapkan contoh baru ke satu kategori atau kategori lainnya, menjadikannya non-profilistik biner linier (meskipun ada metode seperti Platt yang digunakan untuk skala dalam SVM dalam pengaturan klasifikasi probabilistik).

Apa itu SVM?

SVM adalah singkatan dari "support vector machine". Ini adalah model pembelajaran mesin untuk tugas pembelajaran yang diawasi. Ini populer pada tahun 1990-an dan awal 2000-an, sebelum pembelajaran mendalam lepas landas. Kasus penggunaan klasik adalah klasifikasi biner, tetapi ekstensi juga dapat melakukan klasifikasi multi-label seperti kita sebagai regresi. Metode kernel sangat meningkatkan kemampuan SVM untuk melakukan tugas pembelajaran mesin non-linear.