支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。以下是一些SVM在各个领域的应用实例。

应用领域

  • 文本分类：SVM在文本分类任务中表现出色，可以用于垃圾邮件检测、情感分析等。
  • 生物信息学：SVM在生物信息学中用于基因功能预测、蛋白质结构预测等。
  • 图像识别：SVM可以用于图像识别，如人脸识别、物体检测等。
  • 金融预测：SVM在金融领域可用于信用评分、市场趋势预测等。

示例

以图像识别为例，SVM可以通过学习图像特征，对图像进行分类。

  • 步骤：
    1. 数据预处理：对图像进行缩放、归一化等处理。
    2. 特征提取：从图像中提取特征，如颜色、纹理等。
    3. 训练SVM模型：使用提取的特征训练SVM模型。
    4. 分类：使用训练好的模型对新的图像进行分类。

SVM流程图

扩展阅读

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