svm 一种可训练的机器学习方法

资 源 简 介

svm 一种可训练的机器学习方法

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的监督学习方法，最初由Vapnik等人提出。它的核心思想是通过寻找最优分类超平面来实现数据分类，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出色。

SVM的基础原理从线性可分问题入手。对于线性可分数据，算法会寻找一个能使两类样本间隔最大化的分离超平面，这个间隔边界上的样本点被称为"支持向量"。当面对线性不可分情况时，SVM通过核技巧将原始数据映射到高维特征空间，使得在低维空间中线性不可分的问题在高维空间中变得线性可分。

该方法具有坚实的数学理论基础，相较于其他机器学习算法，SVM在小样本学习场景下表现出更强的泛化能力。在实际应用中，SVM已成功运用于各类分类和回归任务，包括文本分类、图像识别、生物信息学等领域。