Support Vector Classifier

资 源 简 介

Support Vector Classifier

详 情 说 明

支持向量分类器（Support Vector Classifier, SVC）是一种经典的监督学习算法，尤其擅长解决二分类问题。其核心思想是找到一个最优超平面，使得不同类别数据之间的间隔最大化。

SVC通过核函数处理非线性可分数据，常见核函数包括线性核、多项式核和高斯核（RBF）。算法对异常值相对鲁棒，因为它主要关注支持向量（靠近决策边界的样本点）。调参时需要重点考虑正则化参数C和核函数的选择——C值控制分类严格性，而核函数决定了数据在高维空间的映射方式。

相比其他分类器，SVC在小样本高维数据中表现优异，但计算复杂度随数据量增长显著。现代优化方法如序列最小优化（SMO）已大幅提升其训练效率。实际应用中常结合网格搜索和交叉验证进行超参数优化。