小二

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详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，常用于解决分类和回归问题。该算法通过寻找最佳决策边界来最大化不同类别数据点之间的间隔，特别适合处理高维空间中的复杂模式识别任务。

在实现层面，scikit-learn库提供了简洁的SVM接口。用户需要先准备带标签的训练数据，算法会自动将数据映射到更高维空间以处理非线性可分情况。关键参数包括核函数类型（如线性核或RBF核）、正则化系数C等，这些参数直接影响模型的复杂度和泛化能力。

实际应用中，支持向量机对特征缩放敏感，建议先进行标准化处理。虽然训练阶段计算量较大，但最终模型只需依赖少量支持向量进行预测，这使得其在处理中小规模数据集时兼具高效性和准确性。该算法尤其适合文本分类、图像识别等场景。