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Resuma las fortalezas y debilidades de un algoritmo de aprendizaje automático dado.Máquinas de vectores de soporte (SVM)
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Las máquinas de vectores de soporte (SVM) son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático supervisado que se utilizan en tareas de clasificación y regresión. Son capaces de modelar límites de decisión altamente no lineales y pueden manejar conjuntos de datos grandes con una amplia gama de características. Por otro lado, requieren una gran cantidad de memoria y no funcionan bien con conjuntos de datos de alta dimensionalidad o ruidosos. También son sensibles a la selección de hiperparámetros, lo que requiere una sintonización cuidadosa para obtener buenos resultados.