SVM支持向量机

资 源 简 介

SVM支持向量机

详 情 说 明

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。其核心思想是找到一个最优的超平面，能够将不同类别的数据点分隔开，并且最大化分类边界的间隔。

### SVM的基本原理 超平面与间隔： SVM的核心目标是找到一个超平面（在二维空间中是一条直线，高维空间则是平面或超平面），使得不同类别的数据点尽可能远离该超平面。这个超平面被称为最大间隔超平面。

支持向量： 支持向量是距离超平面最近的那些数据点，它们决定了超平面的位置。SVM的训练过程就是为了最大化这些支持向量到超平面的距离。

核函数（Kernel Trick）： 当数据线性不可分时，SVM可以通过核函数将数据映射到更高维空间，使其在高维空间中线性可分。常用的核函数包括： 线性核（Linear Kernel） 多项式核（Polynomial Kernel） 高斯核（RBF Kernel）

### 如何使用SVM（接口调用） 在实际应用中，可以直接调用机器学习库（如`scikit-learn`）提供的SVM接口。常见的步骤包括： 加载训练数据并划分训练集和测试集。 选择合适的核函数和参数（如正则化参数C）。 调用`fit()`方法训练模型。 使用`predict()`方法进行预测。

### 适用场景 文本分类（如垃圾邮件检测） 图像识别（如手写数字分类） 金融风控（如信用评分）

SVM在小样本、高维数据上表现优秀，但在大规模数据集上训练可能较慢。通过合理选择核函数和调整参数，可以有效提升模型性能。