В чем заключаются преимущества применения SVM в машинном обучении?

Некоторые преимущества применения SVM (машины опорных векторов) в машинном обучении:

• Обработка многомерных данных. 1 SVM эффективны в таких задачах, как классификация изображений и текста. 1
• Обработка небольших наборов данных. 1 Для определения границы алгоритму требуется лишь небольшое количество опорных векторов. 1
• Моделирование нелинейных границ принятия решений. 1 SVM могут отображать данные в многомерное пространство, где они становятся линейно разделяемыми. 1
• Устойчивость к шуму. 1 Граница принятия решения определяется опорными векторами, которые являются ближайшими точками данных к границе. 1
• Обобщение. 1 SVM способны хорошо классифицировать новые, невидимые данные. 1
• Универсальность. 1 SVM могут использоваться как для задач классификации, так и для регрессии, а также применяться в широком спектре приложений. 1
• Разрежённое решение. 1 SVM используют только подмножество обучающих данных для составления прогнозов, что делает алгоритм более эффективным и менее подверженным переобучению. 1
• Простота настройки. 2 SVM имеет только несколько гиперпараметров, что делает его относительно простым для настройки. 2