支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过寻找最优超平面来实现数据分类，核心思想是最大化分类边界，从而提高模型的泛化能力。
核心原理 🔍
- 最大边缘分类
SVM通过找到数据集的最宽边界（margin）来划分不同类别，确保边界两侧最近的样本点（支持向量）距离最大。 - 核技巧（Kernel Trick）
对于非线性可分数据，SVM利用核函数将数据映射到高维空间，例如使用RBF核或多项式核（Polynomial_Kernel）。 - 软间隔与正则化
在处理噪声数据时，允许部分误分类（Soft_Margin），通过调节参数平衡模型复杂度与分类准确性。
应用场景 🌍
- 生物信息学：基因分类与蛋白质结构预测
- 文本分类：垃圾邮件过滤（
Spam_Filtering） - 图像识别：手写数字识别（
MNIST_Dataset） - 金融风控：欺诈检测（
Fraud_Detection）
扩展学习 📚
若需深入理解SVM的数学推导或实践案例，可参考：
机器学习实战：SVM详解