支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，它被广泛应用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最佳的超平面，将不同类别的数据点分开。

工作原理

SVM的核心思想是找到一个超平面，使得正类和负类之间的间隔最大化。这个间隔就是“最大间隔超平面”（Maximum Margin Hyperplane, MMH）。

SVM超平面

分类类型

SVM可以分为以下几种类型：

  • 线性SVM：适用于线性可分的数据集。
  • 非线性SVM：通过核函数将数据映射到高维空间，实现非线性分类。
  • 软间隔SVM：允许一些数据点位于边界线上，而不是严格分开。

应用场景

SVM在以下场景中表现出色：

  • 文本分类：例如，垃圾邮件检测、情感分析等。
  • 图像识别：例如，人脸识别、物体检测等。
  • 生物信息学：例如，基因表达数据分析、蛋白质结构预测等。

参考链接

更多关于SVM的详细介绍，可以参考以下链接：