支持向量机（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。本教程将为您介绍 SVM 的基本概念、原理和应用。

SVM 简介

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，其目标是找到一个最优的超平面，将数据集中的不同类别分开。

SVM 的工作原理

SVM 通过最大化不同类别之间的间隔来实现分类。它通过寻找一个最优的超平面，使得所有数据点到超平面的距离尽可能大。

SVM 的优势

  • 强大的泛化能力：SVM 能够处理高维数据，并且具有很好的泛化能力。
  • 灵活性：SVM 可以使用不同的核函数，适用于不同的数据类型。
  • 可解释性：SVM 的决策边界比较直观，易于理解。

SVM 应用

SVM 在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 文本分类：将文本数据分类为不同的类别。
  • 图像识别：对图像进行分类或检测。
  • 生物信息学：用于基因表达数据的分类。

学习资源

如果您想深入了解 SVM，以下是一些推荐的学习资源：

SVM 超平面