[1995] Support-Vector Networks - Cortes & Vapnik

Este artículo técnico presenta el algoritmo de máquinas de vectores de soporte, una innovadora arquitectura de aprendizaje diseñada para resolver problemas de clasificación binaria. Los autores proponen un método que transforma datos de entrada en un espacio de características de alta dimensión mediante un mapeo no lineal, permitiendo la construcción de una superficie de decisión lineal óptima. El objetivo central es maximizar el margen de separación entre clases, utilizando únicamente una pequeña fracción de los datos denominada vectores de soporte para garantizar una excelente capacidad de generalización. Además, el texto extiende este concepto a situaciones donde los datos no son perfectamente separables mediante el uso de márgenes blandos y demuestra la eficacia del sistema en tareas complejas como el reconocimiento de dígitos manuscritos.