支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是机器学习中经典的分类算法，以其在高维空间中的强泛化能力著称。以下是核心知识点梳理：
1. 核心原理 🧠
- 最大间隔分类：通过寻找最优超平面实现分类，使两类数据之间的间隔最大化
- 核技巧（Kernel Trick）：使用核函数将数据映射到高维特征空间，解决非线性分类问题
- 支持向量：决定分类边界的关键数据点，直接影响模型的构建
2. 应用场景 🌍
- 文本分类（如垃圾邮件识别）
- 图像识别（如手写数字识别）
- 生物信息学中的基因分类
- 金融风控中的异常检测
3. 实践建议 🛠️
- 学习基础：SVM数学推导详解
- 工具推荐：使用Scikit-learn库实现SVM分类器
- 调参技巧：关注C参数与核函数的选择
- 进阶阅读：非线性SVM与核方法
4. 注意事项 ⚠️
- 对小样本数据集效果显著，但计算复杂度较高
- 需要标准化数据以避免特征量纲影响
- 可通过可视化工具观察决策边界
如需进一步探索SVM在深度学习中的应用，可参考神经网络与SVM结合实践。