支持向量机SVM

资 源 简 介

支持向量机SVM

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，由Corinna Cortes和Vapnik等人在1995年提出。它的核心思想是在特征空间中寻找一个最优超平面，以最大化不同类别之间的间隔。SVM在小样本数据、非线性问题和高维数据处理方面表现优异。

SVM最初设计用于解决二分类问题，但后来扩展到多分类和回归任务。其独特之处在于它只依赖支持向量(离决策边界最近的样本点)来确定分类边界，这使得模型具有良好的泛化能力。对于非线性可分问题，SVM通过核技巧将数据映射到高维空间，使其在高维空间中线性可分。

在回归分析中，SVM的变体称为支持向量回归(SVR)，它试图拟合所有样本点到一个指定宽度的"管道"内，同时保持模型尽可能平坦。SVM因其坚实的理论基础和出色的实践表现，在机器学习领域占据重要地位。