SVM-算法实现

资 源 简 介

SVM-算法实现

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种经典的监督学习算法，主要用于解决分类问题。它的核心思想是寻找一个最优的超平面，使得不同类别的样本能够被最大间隔分开。在非线性可分的情况下，SVM通过核函数将数据映射到高维空间来实现有效分类。

SVM的实现主要包含几个关键步骤：首先是选择合适的核函数，常见的包括线性核、多项式核和高斯核等；其次是求解凸优化问题，通常采用序列最小优化（SMO）等算法；最后是进行决策边界的构建和预测。SVM具有出色的泛化能力，尤其适合小样本数据集，但计算复杂度会随着数据规模增大而显著提高。