支持向量机是一种强大的监督学习算法，常用于分类和回归任务。其核心思想是通过寻找最优分类边界（超平面）来最大化不同类别之间的边界距离，从而提升模型的泛化能力。
核心概念 📚
- 分类边界：SVM通过支持向量（靠近边界的数据点）确定分类决策函数。
- 软间隔：允许部分数据点轻微违反边界，以处理噪声或重叠数据。
- 核技巧：通过核函数（如RBF、多项式）将数据映射到高维空间，解决非线性问题。
适用场景 🌍
- 文本分类：如垃圾邮件检测（
- 图像识别：通过特征提取实现高精度分类（
- 生物信息学：基因分类与模式识别（
优势与挑战 ⚖️
✅ 优势：
- 高维空间有效
- 适合小样本数据
- 可通过核函数处理非线性问题
❌ 挑战：
- 计算复杂度较高（
- 参数调优需经验
延伸学习 📚
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