📚 支持向量机（SVM）案例研究 🧠

🌟 什么是 SVM？

支持向量机（Support Vector Machine）是一种用于分类和回归的监督学习算法，通过寻找最优超平面实现数据分离。其核心思想是最大化分类间隔，适用于高维空间和小样本数据集。

📊 SVM 应用场景

1. 文本分类：如垃圾邮件检测（了解更多)
2. 图像识别：手写数字识别（案例详情)
3. 生物信息学：基因分类与疾病预测
4. 金融风控：信用评分模型构建

🧪 实战案例：鸢尾花分类

使用 SVM 对鸢尾花数据集进行分类，步骤如下：

1. 数据预处理：标准化特征值
2. 模型训练：选择 RBF 核函数
3. 参数调优：优化 C 和 gamma 值
4. 可视化结果：绘制决策边界（代码示例)

📌 扩展阅读

• 机器学习基础概念
• SVM 数学原理详解
• 对比其他分类算法