支持向量机程序

资 源 简 介

支持向量机程序

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，主要用于分类问题，也可用于回归。它的核心思想是通过寻找最优超平面来最大化不同类别数据之间的边界。

在实现支持向量机程序时，通常需要考虑以下几个关键步骤：首先需要选择合适的核函数，常见的有线性核、多项式核和高斯核(RBF)等，它们决定了数据在特征空间中的映射方式。第二步是确定正则化参数C，它控制着模型对误分类样本的容忍度。

优化过程中，SVM会求解一个凸二次规划问题，现代实现通常采用序列最小优化(SMO)等高效算法。训练完成后，模型可以对新样本进行分类预测。

支持向量机特别适合处理小样本、高维度的数据，并且在文本分类、图像识别等领域表现优异。不过它也存在计算复杂度高、对大规模数据训练慢等缺点，需要根据具体场景权衡使用。