支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归任务。以下是一些关于 SVM 分类算法的基本概念和步骤。

SVM 工作原理

SVM 通过找到一个最优的超平面来分隔不同的类别。这个超平面将数据集划分为两个部分，每个部分包含一个类别。

  • 线性 SVM：适用于线性可分的数据集。
  • 非线性 SVM：通过核技巧将数据映射到更高维的空间，使得原本线性不可分的数据变得线性可分。

SVM 步骤

  1. 选择合适的核函数：例如线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核等。
  2. 训练模型：使用训练数据来训练 SVM 模型。
  3. 评估模型：使用测试数据来评估模型的性能。
  4. 预测：使用训练好的模型来对新数据进行分类。

核心概念

  • 支持向量：数据集中距离超平面最近的向量。
  • 间隔：支持向量到超平面的距离。
  • 最优超平面：最大化间隔的超平面。

相关资源

了解更多关于 SVM 的信息，可以参考以下资源：

SVM 分类示意图

希望这些信息对您有所帮助！