支持向量机

资 源 简 介

支持向量机

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，在解决复杂分类和回归问题时表现出色。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距离。

这种算法最大的技术优势在于核技巧的运用，通过核函数可以将低维非线性问题转换为高维线性可分问题。常见的核函数包括线性核、多项式核和径向基函数(RBF)核等。

SVM特别适合处理小样本数据集，因为它主要关注边界上的支持向量而非全部数据点。这种特性使其具有较好的泛化能力，不易产生过拟合。在实际应用中，SVM已被成功用于文本分类、图像识别、生物信息学等多个领域。

值得注意的是，虽然SVM性能优异，但选择合适的核函数和调整相关参数(如惩罚系数C和核参数)对模型效果影响很大，这需要一定的实践经验和调优技巧。