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模型，主要用于解决分类和回归问题。其核心思想是找到一个最优的决策边界（超平面），能够最大化不同类别之间的间隔。

在分类任务中，给定一组带有类别标签的训练数据，SVM会寻找一个超平面，使得不同类别的数据点被尽可能清晰地分开，并且边界两侧的间隔最大化。对于那些线性不可分的数据，SVM还可以通过核函数（如多项式核、高斯核等）将数据映射到更高维空间，从而实现更有效的分类。

除了分类，SVM也能用于回归分析（即支持向量回归，SVR），其目标是在拟合数据的同时保持误差在一定范围内。SVM的优势在于对小样本数据具有良好的泛化能力，并且通过核技巧可以适应复杂的非线性问题。然而，对于大规模数据集，训练过程可能较慢，需要合理选择核函数和调整超参数以达到最佳效果。