Explica en detalle el ALGORITMO de SVM (Support Vector Machine) en el ambito de Machine Learning . inluye en el video el siguiente texto " Prof. Manuel Ramirez"

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Support Vector Machine o SVM es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado principalmente para clasificación. Su objetivo es encontrar el hiperplano óptimo que mejor separe las diferentes clases de datos, maximizando el margen entre las clases. Los Vectores de Soporte son los puntos de datos más cercanos al hiperplano de separación. Estos puntos críticos definen completamente la posición y orientación del hiperplano óptimo. El margen es la distancia perpendicular entre el hiperplano y estos vectores de soporte. SVM busca maximizar este margen para obtener la mejor separación posible. En la práctica, los datos raramente son perfectamente separables. SVM introduce el concepto de margen suave que permite algunos errores de clasificación. El parámetro C controla este equilibrio: un C alto penaliza más los errores pero puede causar sobreajuste, mientras que un C bajo permite más errores pero genera un modelo más generalizable. Cuando los datos no son linealmente separables en el espacio original, SVM utiliza el truco del kernel. Los kernels mapean implícitamente los datos a un espacio de mayor dimensión donde pueden ser separados linealmente. El kernel RBF es muy popular y puede manejar fronteras de decisión complejas y no lineales. SVM tiene múltiples aplicaciones en el mundo real: clasificación de texto, reconocimiento de imágenes, bioinformática y detección de fraudes. Sus principales ventajas incluyen efectividad en espacios de alta dimensión, eficiencia de memoria y versatilidad con diferentes kernels. La función de decisión final permite clasificar nuevos puntos determinando de qué lado del hiperplano se encuentran.