Para responder a essa pergunta sobre SVM (Máquinas de Vetores de Suporte) não linear, vamos analisar cada alternativa: A) Os dados forem separáveis linearmente no espaço. - Esta afirmação é incorreta, pois se os dados forem separáveis linearmente, um SVM linear deve ser suficiente. B) O número de características for maior do que 10. - O número de características não é um critério específico para usar SVM não linear. C) O conjunto de observações no espaço amostral não puder ser delineado por uma reta. - Esta é a condição correta para usar um SVM não linear, pois ele é projetado para lidar com dados que não são separáveis linearmente. D) O dataset tiver mais outliers do que o normal. - Embora a presença de outliers possa influenciar a escolha do modelo, não é uma condição específica para usar SVM não linear. E) For uma regressão. - SVM pode ser usado tanto para classificação quanto para regressão, então isso não é uma condição exclusiva para SVM não linear. Portanto, a alternativa correta é: C) O conjunto de observações no espaço amostral não puder ser delineado por uma reta.