支持向量机入门

资 源 简 介

支持向量机入门

详 情 说 明

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的监督学习算法。它的核心思想是找到一个最优的超平面，能够最大化不同类别数据点之间的间隔。

SVM在处理线性可分数据时表现优异，通过引入核函数（如高斯核、多项式核等），它还能有效地解决非线性分类问题。核函数的作用是将数据映射到更高维的空间，使其在该空间中线性可分。

除了分类任务，SVM也可用于回归（SVR）和异常检测。它的优势在于对高维数据的处理能力，以及对小样本数据集的有效性。然而，SVM的计算复杂度较高，尤其在处理大规模数据时可能面临性能瓶颈。

对于初学者来说，理解SVM的关键在于掌握间隔最大化、支持向量以及核技巧这三个核心概念。实际应用中，通常需要调整正则化参数C和核函数参数以达到最佳性能。