SVM实现特征分类；

资 源 简 介

SVM实现特征分类；

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种经典的监督学习算法，广泛用于分类和回归任务。其核心思想是寻找一个最优超平面，最大化不同类别数据之间的间隔，从而实现高效的特征分类。

在计算机视觉领域，SVM常被用于图像分类和目标识别。例如，在物体检测任务中，可以通过提取图像的HOG（方向梯度直方图）或SIFT（尺度不变特征变换）等特征，输入到SVM模型中进行训练和分类。SVM的优势在于其出色的泛化能力，尤其适合处理高维特征空间和小样本数据。

SVM通过核函数（如线性核、多项式核或高斯核）将原始特征映射到更高维的空间，使得原本线性不可分的数据变得可分。这种特性使其在复杂视觉任务中表现优异。此外，SVM的参数调优（如惩罚系数C和核函数选择）是提升模型性能的关键步骤。