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。它的核心思想是找到一个最优的超平面，能够将不同类别的数据点分隔开来，并且最大化两个类别之间的边界距离。

在实际应用中，SVM通过核函数技巧可以处理非线性可分的数据，将原始特征空间映射到更高维度的空间，使得数据在新的空间中线性可分。常用的核函数包括线性核、多项式核和高斯核(RBF)等。

SVM的优势在于其出色的泛化能力，特别适合处理高维数据和小样本情况。它广泛应用于文本分类、图像识别、生物信息学等领域。不过需要注意的是，SVM对参数选择和核函数的选择比较敏感，且计算复杂度相对较高，不太适合处理超大规模数据集。