SVM 算法

资 源 简 介

SVM 算法

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种经典的机器学习算法，主要用于解决分类和回归问题。它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多优势。

SVM的核心思想是寻找一个最优超平面，将不同类别的样本分隔开。这个超平面的特点是离它最近的数据点（称为支持向量）距离最大化，从而保证分类器的泛化能力。当数据线性不可分时，SVM会通过核函数技巧将数据映射到更高维空间，使其变得线性可分。

常用的核函数包括线性核、多项式核和高斯核等，不同的核函数适用于不同的数据分布特征。SVM的一个重要参数是惩罚系数C，它控制着模型对分类错误的容忍度。

在实际应用中，SVM被广泛用于文本分类、图像识别、生物信息学等领域。它的主要优点是能够处理高维数据，对小样本数据表现良好，且通过核方法可以灵活处理非线性问题。不过，SVM对大规模数据的训练效率较低，参数选择也需要一定经验。