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As máquinas de vetores de suporte (SVMs) são originalmente utilizadas para a classificação de dados em duas classes, ou seja, na geração de dicotomias. Nas SVMs com margens rígidas, conjuntos de treinamento linearmente separáveis podem ser classificados. Acerca das características das SVMs com margens rígidas, julgue o item a seguir.
Um conjunto linearmente separável é composto por
exemplos que podem ser separados por pelo menos um
hiperplano. As SVMs lineares buscam o hiperplano
ótimo segundo a teoria do aprendizado estatístico, definido
como aquele em que a margem de separação entre as classes
presentes nos dados é minimizada.