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，主要用于解决分类和回归问题。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清晰地划分到两侧。

在分类任务中，SVM会首先分析训练数据，然后通过最大化类别之间的间隔来确定最佳的分割超平面。这个超平面不仅能有效区分已知数据，还具备良好的泛化能力，能够对新的未知数据做出准确预测。

SVM特别适合处理高维数据，即使数据维度超过样本数量也能保持较好性能。通过使用核技巧，SVM还能解决非线性分类问题，将数据映射到更高维空间使其变得线性可分。

由于这些优势，支持向量机在文本分类、图像识别、生物信息学等领域得到广泛应用，并持续吸引研究人员探索其改进和扩展方法。