Ein Support Vector Machine (SVM) ist ein Algorithmus im Bereich des maschinellen Lernens, der hauptsächlich für die Klassifizierung von Daten oder die Regression verwendet wird. SVMs sind besonders bekannt für ihre Fähigkeit, komplexe Datensätze zu analysieren und präzise Vorhersagen zu treffen, selbst wenn die Daten in einem hohen dimensionalen Raum liegen.
Die Grundidee hinter SVMs besteht darin, eine Trennung zwischen verschiedenen Klassen zu finden, indem sie eine sogenannte Hyper Ebene sucht. Diese Hyper Ebene ist eine Grenze, die die Datenpunkte einer Klasse von denen einer anderen Klasse scharf trennt. Das Ziel des Algorithmus ist es, die Hyper Ebene so zu bestimmen, dass der Abstand zwischen den nächstgelegenen Datenpunkten verschiedener Klassen (der sogenannte Margin) maximiert wird. Eine größere Margin bedeutet in der Regel eine bessere allgemeine Leistung des Modells.
Ein besonderer Vorteil von SVMs ist die sogenannte Kernel-Funktion. Mit Hilfe dieser Funktion können SVMs auch nicht linear trennbare Datenmengen verarbeiten, indem sie die Daten in einen höherdimensionalen Raum abbilden. Dies ermöglicht es, komplexe Muster in den Daten zu erkennen, ohne dass die Rechenkomplexität übermäßig steigt.
SVMs finden in vielen Anwendungsbereichen Verwendung, wie z.B. in der Textklassifikation, der Bilderkennung oder der bioinformatischen Analyse. Sie sind besonders nützlich, wenn die Anzahl der Merkmale (Features) hoch ist, aber die Anzahl der Trainingsdaten begrenzt ist. Durch ihre Fähigkeit, robuste Modelle zu erstellen, haben SVMs sich als ein zuverlässiges Werkzeug im Bereich des maschinellen Lernens etabliert.