Support Vector Machine / SVM
Sınıflar arasındaki en geniş boşluğu bularak veriyi ayıran gözetimli öğrenme algoritması.
Destek Vektör Makinesi (SVM), farklı sınıflara ait veri noktalarını, aralarındaki boşluğu (margin) mümkün olduğunca geniş tutacak şekilde ayıran en uygun sınır çizgisini (ya da yüksek boyutlarda hiper düzlemi) bulmaya çalışan gözetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Bu geniş boşluk yaklaşımı, modelin yalnızca eğitim verisine değil, görmediği yeni verilere de iyi genelleyebilmesini sağlar. SVM'in en güçlü özelliklerinden biri, çekirdek (kernel) fonksiyonları sayesinde orijinal uzayda doğrusal bir çizgiyle ayrılamayan, iç içe geçmiş karmaşık veri dağılımlarını da, veriyi daha yüksek boyutlu bir uzaya taşıyarak etkili biçimde ayırabilmesidir. Görece küçük ve orta ölçekli, yüksek boyutlu veri kümelerinde (örneğin metin sınıflandırma) hâlâ güçlü bir tercih olarak öne çıkar.