支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。它通过找到一个最优的超平面来将数据分为不同的类别。
基本概念
- 特征空间：数据在特征空间中的表示。
- 超平面：将数据分为两个类别的直线或平面。
- 支持向量：位于超平面两侧且距离超平面最近的向量。
工作原理
- 寻找最优超平面：通过最大化两类支持向量之间的间隔来找到最优超平面。
- 间隔最大化：通过调整超平面的位置，使得支持向量到超平面的距离最大化。
- 分类决策：对于新的数据点，根据其到超平面的距离进行分类。
优势
- 泛化能力强：适用于小样本学习，对噪声和异常值有较好的鲁棒性。
- 可解释性强：通过分析支持向量可以了解模型的决策过程。
应用场景
- 信用评分
- 语音识别
- 邮件分类
- 图像识别
图片
SVM 超平面
扩展阅读
如果您想了解更多关于支持向量机的知识，可以阅读以下链接：