支持向量机（SVM）教程

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归问题。本文将为您介绍SVM的基本概念、原理和应用。

基本概念

SVM的核心思想是找到一个最佳的超平面，将不同类别的数据点尽可能分开。这个超平面就是所谓的“决策边界”。

原理

SVM通过最大化分类间隔来寻找最佳超平面。分类间隔是指所有支持向量到超平面的距离之和。

应用

SVM在许多领域都有广泛的应用，例如：

信用评分
邮件分类
手写识别
语音识别

示例

以下是一个使用SVM进行分类的示例：

from sklearn import svm

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练数据
X = [[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]]
y = [0, 1, 0, 1]

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测
print(clf.predict([[2, 2]]))

扩展阅读

如果您想了解更多关于SVM的信息，可以阅读以下文章：

Scikit-learn SVM教程
SVM原理详解