📚 支持向量机（SVM）教程 🌟

机器学习中的经典算法之一，适用于分类与回归任务。

🧠 什么是支持向量机？

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习方法，通过寻找最优超平面来实现数据分类。

🔍 核心思想

• 最大化分类间隔：通过间隔最大化提升模型泛化能力
• 核函数技巧：解决非线性分类问题（如使用RBF核）
• 小样本优势：在数据量较少时表现更稳定

✅ SVM的优点

• 📈 高维数据处理能力强
• 🧩 结构风险最小化理论支持
• 🧬 核方法可处理复杂非线性关系

❌ SVM的局限性

• ⏳ 计算复杂度较高（尤其大规模数据）
• ⚠️ 对参数敏感（如C值和核参数）
• 📉 需要谨慎处理类别不平衡问题

📊 典型应用场景

• 🧪 生物信息学（如基因分类）
• 📈 金融风控（信用评分）
• 📌 图像识别（手写数字识别）
• 🧾 文本分类（垃圾邮件检测）

🚀 进阶学习建议

想深入了解其他机器学习算法？
点击这里查看更多教程

本教程配套代码可在GitHub仓库获取，欢迎 star！