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。以下是一些关于 SVM 的基本概念和教程。
SVM 简介
SVM 是一种基于间隔的机器学习算法，它通过找到一个最佳的超平面来将数据集分为不同的类别。这个超平面能够最大化不同类别之间的间隔。
SVM 工作原理
- 寻找最佳超平面：SVM 寻找能够最大化不同类别之间间隔的超平面。
- 支持向量：在最佳超平面上，离超平面最近的点称为支持向量。
- 间隔：超平面到最近支持向量的距离称为间隔。
SVM 类型
- 线性 SVM：适用于线性可分的数据集。
- 非线性 SVM：通过核函数将数据映射到高维空间，使其线性可分。
SVM 教程
以下是一些关于 SVM 的教程资源：
- 线性 SVM 教程：线性 SVM 教程
- 非线性 SVM 教程：非线性 SVM 教程
图片示例
SVM 超平面
总结
SVM 是一种强大的机器学习算法，适用于各种分类和回归问题。通过学习 SVM，您可以更好地理解机器学习的基本原理。
注意：以上内容仅为示例，实际教程内容可能有所不同。