支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归分析。SVM通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。
SVM的基本原理
- 线性可分情况：当数据在特征空间中可以被一个超平面完全分开时，SVM会找到这个超平面，使得正类和负类之间的间隔最大化。
- 线性不可分情况：当数据无法通过一个超平面完全分开时，SVM会引入松弛变量（slack variables），并寻找一个最优的超平面，使得正类和负类之间的间隔最大化，同时尽可能多地包含误分类的点。
SVM的关键参数
- 核函数：用于将数据映射到高维空间，常见的核函数有线性核、多项式核、径向基核（RBF）等。
- 惩罚参数C：用于控制模型对误分类的容忍程度，C值越小，模型对误分类的容忍程度越高。
SVM的应用
SVM在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 机器翻译
- 信用评分
- 图像识别
- 自然语言处理
图片示例
下面展示了一个SVM分类的简单示例：