SVM(Support Vector Machine)即支持向量机,是一种常见的机器学习算法,被广泛应用于分类和回归问题中。它的主要思想是将训练数据映射到高维空间中,然后在该空间中找到一个最优的超平面来分隔不同类别的样本。SVM 的目标是找到一个最大间隔超平面,即具有最大边际(Margin)的超平面,以保证分类的鲁棒性和泛化能力。在 SVM 中,支持向量是指距离超平面最近的一些样本点,它们对于寻找最大边际超平面起着非常重要的作用。SVM 通过对支持向量进行优化来确定最优的超平面,使得它们到超平面的距离最小化。 SVM 在分类问题中的应用非常广泛,尤其在处理高维数据和小样本数据时表现出色。SVM 还可以通过核函数来处理非线性分类问题,将数据映射到高维空间中进行分类。SVM 在模型选择、参数调节和解决多分类问题等方面也有许多研究成果。
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