支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它通过找到最佳的超平面来区分不同的类别。

SVM 的工作原理

SVM 的核心思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据点被尽可能分开。这个超平面将数据空间分为两部分，每部分包含一个类别的数据点。

  • 特征空间：数据点在特征空间中的表示。
  • 超平面：将特征空间分为两个部分，每个部分包含一个类别的数据点。
  • 支持向量：位于超平面两侧且距离超平面最近的点。

SVM 的优势

  • 泛化能力强：SVM 能够很好地处理非线性问题。
  • 可解释性强：SVM 的决策边界可以通过支持向量直观地理解。

SVM 的应用

SVM 在很多领域都有广泛的应用，例如：

  • 文本分类：用于将文本数据分类为不同的类别。
  • 图像识别：用于识别图像中的物体。
  • 生物信息学：用于分析生物序列数据。

扩展阅读

更多关于 SVM 的内容，您可以参考以下链接：

图片展示

SVM 超平面示例

SVM_Hyperplane