支持向量机的分类

资 源 简 介

支持向量机的分类

详 情 说 明

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种功能强大的监督学习算法，尤其擅长解决分类问题。其核心思想是通过寻找最优超平面来最大化不同类别数据点之间的边界。

在分类任务中，支持向量机主要表现出以下特点： 线性可分情况：当数据可以被直线或平面完美分割时，SVM会寻找间隔最大的分离超平面，这些边界上的样本点被称为"支持向量"。 非线性分类：对于复杂分布的数据，通过核函数技巧将数据映射到高维空间实现线性可分，常用的核函数包括多项式核和高斯核等。 软间隔处理：引入松弛变量处理噪声数据或重叠类别，平衡分类准确性与模型复杂度。

SVM特别适合中小规模数据集，且在高维空间中表现优异。通过调节惩罚参数C和核函数参数，可以控制模型的复杂度和泛化能力。需要注意的是，与其他算法相比，SVM对参数选择更加敏感。