支持向量机通俗导论

资 源 简 介

支持向量机通俗导论

详 情 说 明

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种经典的监督学习算法，主要用于解决分类和回归问题，尤其在分类任务中表现优异。其核心思想是寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据点尽可能清晰地分开，同时最大化分类间隔，从而提升模型的泛化能力。

支持向量机的关键概念包括： 超平面：在二维空间中是一条直线，在更高维度是一个平面，用于分隔不同类别的数据。 支持向量：距离超平面最近的那些数据点，它们决定了超平面的位置和方向。 核函数：用于处理非线性可分数据，通过将数据映射到更高维空间使其线性可分，常见的核函数包括线性核、多项式核和高斯核（RBF）。

SVM的优点在于对小样本、高维数据具有较好的分类效果，且通过核技巧可以灵活处理非线性问题。然而，它对大规模数据训练效率较低，且参数调优（如正则化参数C和核函数选择）对结果影响较大。

在实际应用中，SVM广泛用于文本分类、图像识别、生物信息学等领域，是机器学习工具箱中的重要工具之一。