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En inglés el nombre del método es Support Vector Machines, y sus siglas son SVM. A partir de ahora, cuando veas SVM sabrás que hace referencia a máquinas de vectores de soporte. Éstas también son conocidas en español como Máquinas de Soporte Vectorial.
En Sklearn se conoce como SVC al clasificador basado en SVM, y SVR al regresor que usa los principios de SVM.
Las SVM se han usado satisfactoriamente en una variedad de aplicaciones, como detección de rostros, detección de intrusos, clasificación de correos electrónicos, artículos de noticias y páginas web, clasificación de genes y reconocimiento de escritura a mano, entre otras. Ahora las redes neuronales con arquitecturas profundas obtienen mejores resultados. Sin embargo, si no tienes muchos datos, es mejor usar SVM.
