支持向量机工具箱 SVM

资 源 简 介

支持向量机工具箱 SVM

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，主要用于解决分类和回归问题。其核心思想是通过寻找最优超平面来最大化不同类别数据之间的边界距离。

单类支持向量机是SVM的一个变种，适用于异常检测场景。它通过将训练数据与原点分离，构建一个决策边界，从而识别数据中的异常点。

SVM工具箱通常包含多种核函数（如线性、多项式、径向基等）以适应不同数据分布，并提供了参数调优接口以优化模型性能。这一工具在图像识别、文本分类等领域有广泛应用。