เปรียบเทียบวิธี

	Support Vector Machine	Random Forest
สาขาวิชา	การเรียนรู้ของเครื่อง	การเรียนรู้ของเครื่อง
ตระกูล	Machine learning	Machine learning
ปีกำเนิด	1995	2001
ผู้ริเริ่ม	Cortes, C. & Vapnik, V.	Breiman, L.
ประเภท	Maximum-margin classifier (kernel method)	Ensemble (bagging of decision trees)
แหล่งต้นตำรับ	Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-Vector Networks. Machine Learning, 20, 273–297.	Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45, 5–32.
ชื่อเรียกอื่น	Destek Vektör Makinesi (SVM — Sınıflandırma), support-vector network, SVM classifier, maximum-margin classifier	Rastgele Orman (Random Forest), rastgele orman, random decision forest, bagged tree ensemble
ที่เกี่ยวข้อง	5	4
สรุป	The Support Vector Machine, introduced by Corinna Cortes and Vladimir Vapnik in 1995, is a classifier that finds the optimal separating hyperplane between classes in a high-dimensional space. It chooses the boundary that leaves the widest possible margin to the nearest training points, which makes its decisions robust on new data.	Random Forest is an ensemble learning method, introduced by Leo Breiman in 2001, that grows many decision trees on bootstrap samples of the data and combines their votes to produce strong classification and regression. By pooling many slightly different trees, it produces more accurate and more stable predictions than any single tree.