支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归问题。本教程将为您介绍 SVM 的基本概念、原理以及如何应用。

SVM 原理

SVM 的核心思想是找到一个最佳的超平面，将数据集分割成两个类别。这个超平面应该最大化两个类别之间的间隔，即最大化分类边界。

SVM 算法

SVM 算法主要有以下几种：

  • 线性 SVM：适用于线性可分的数据集。
  • 核 SVM：适用于非线性可分的数据集。
  • 软间隔 SVM：在无法完美分割数据集时，引入松弛变量，允许一些误分类。

SVM 应用

SVM 在很多领域都有广泛的应用，例如：

  • 信用评分
  • 文本分类
  • 图像识别

学习资源

如果您想深入了解 SVM，以下是一些推荐的资源：

SVM 示意图