Support Vector Machines (SVMs) é um método de aprendizado de máquina que pode ser aplicado em áreas como reconhecimento de padrões, bioinformática e detecção de fraudes, devido à sua capacidade de lidar com dados complexos. Nesse contexto, identificamos que o método SVM A) adequa-se a problemas de agrupamento de dados multidimensionais. B) apoia-se no princípio do “kernel trick”, que mapeia explicitamente dados não lineares em outros dados lineares. C) define margem como sendo a maior saturação de erro (bias) suportada pelo algoritmo na geração de hiperplanos concorrentes. D) inviabiliza o uso de abordagens para SVMs lineares com margens rígida e suave para utilização em SVMs não lineares em dados linearmente inseparáveis. E) usa um mapeamento não linear para transformar os dados de treino originais em um espaço de dimensão superior.

E) usa um mapeamento não linear para transformar os dados de treino originais em um espaço de dimensão superior.

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Support Vector Machines (SVMs) é um método de aprendizado de máquina que pode ser aplicado em áreas como reconhecimento de padrões, bioinformática e detecção de fraudes, devido à sua capacidade de lidar com dados complexos.
Nesse contexto, identificamos que o método SVM

✂️ a) adequa-se a problemas de agrupamento de dados multidimensionais.
✂️ b) apoia-se no princípio do “kernel trick”, que mapeia explicitamente dados não lineares em outros dados lineares.
✂️ c) define margem como sendo a maior saturação de erro (bias) suportada pelo algoritmo na geração de hiperplanos concorrentes.
✂️ d) inviabiliza o uso de abordagens para SVMs lineares com margens rígida e suave para utilização em SVMs não lineares em dados linearmente inseparáveis.
✂️ e) usa um mapeamento não linear para transformar os dados de treino originais em um espaço de dimensão superior.