SVM (Support Vector Machine) - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas

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Fala Impressionadores! Hoje vamos a mais uma aula de Algoritmos de Aprendizado de Máquinas e hoje nós vamos abordar o SVM (Support Vector Machine).
Você já sabe o que é SVM, como ele funciona ou como usar o Support Vector Machina para classificação de dados?
Esse é um algoritmo que vai fazer uma classificação levando em consideração os pontos mais próximos de duas classes diferentes, e então vai utilizar um hiperplano para fazer a separação dessas duas classes.
Com isso vamos conseguir fazer a classificação dos pontos que estão dentro desse intervalo!
E aí quer aprender como usar o algoritmo SVM? Então vem comigo que eu vou te mostrar mais um algoritmo de aprendizado de máquinas!
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[@kelvynroberts9506]

Gostei muito do video. Dúvida: Ter vários vectores de suporte tem algum problema visto que o mais importante são as margens? Tenho um dataset de 245 e apliquei o cross validation ... quando vejo o número de vectores de suporte, obtenho [31, 28]... Python

[@thaiscristina5380]

Do jeito que meu professor complica na explicação não precisa nem pedir o like, já tá dado

[@marcosleandro5794]

Sensacional. Didática, domínio do conteúdo e objetividade.

[@andreramos3290]

aula muito esclarecedora!

Muito obrigado pela aula professor Lucas!

[@potojunior]

Para bases de dados com dimensões muito diferentes, o que não é o caso do Iris dataset o ideal seria aplicar um StandardScaler nos dados correto? Comentando apenas pois como não foi abordado no vídeo. Muito obrigado pela aula.