Машина опорных векторов (Support Vector Machine) – это популярная модель обучения с учителем, разработанная Владимиром Вапником и используемая как для классификации данных, так и для регрессии. Тем не менее, он обычно используется для задач классификации, построения гиперплоскости, где расстояние между двумя классами точек данных максимально. Эта гиперплоскость известна как граница решения, разделяющая классы точек данных по обе стороны от плоскости.
[Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов/ А. Ю. Чесалов — «Издательские решения» 2022 г., 670 стр.]
Машина опорных векторов (SVM) — это тип алгоритма машинного обучения, который находит гиперплоскость, которая лучше всего разделяет точки данных разных классов в многомерном пространстве. Пример: SVM используется в распознавании изображений, классификации текста и биоинформатике. [50 терминов искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// pudie.ru›articles/704343/, свободный]