एक सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) एक पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जो डेटा का विश्लेषण करती है और पिछले उदाहरणों के आधार पर इसे वर्गीकृत करना सीखती है। यह आमतौर पर वर्गीकरण और प्रतिगमन विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है। एल्गोरिथ्म सबसे अच्छा हाइपरप्लेन ढूंढता है जो डेटा को उनके बीच के मार्जिन को अधिकतम करके कक्षाओं में अलग करता है। दूसरे शब्दों में, यह निर्णय सीमा पाता है जो प्रत्येक वर्ग से निकटतम डेटा बिंदुओं के बीच की दूरी को अधिकतम करता है। निर्णय सीमा के निकटतम डेटा बिंदुओं को समर्थन वैक्टर के रूप में जाना जाता है, और निर्णय सीमा से इन बिंदुओं तक की दूरी को मार्जिन के रूप में जाना जाता है। छवि वर्गीकरण, पाठ वर्गीकरण और जैव सूचना विज्ञान सहित कई अलग-अलग क्षेत्रों में एसवीएम लोकप्रिय हैं।
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