Questão FC94889
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
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2022
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.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Comentário: A afirmação está errada porque, nas SVMs com margens rígidas, o objetivo é maximizar a margem de separação entre as classes, e não minimizá-la. O hiperplano ótimo é aquele que maximiza a distância entre o hiperplano e os pontos mais próximos de cada classe, conhecidos como vetores de suporte. Portanto, a ideia central das SVMs é garantir que a margem seja o maior possível, permitindo uma melhor generalização do modelo para dados não vistos.
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