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Q: 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 lid

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

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Ano: 2024Banca: FGVOrganização: DATAPREVDisciplina: Comunicação SocialTemas: Aprendizado de Máquina | Tecnologias da Comunicação Contemporâneas

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

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