SVM 实例教程

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。以下是一些 SVM 的实例教程，帮助您更好地理解和应用 SVM。

SVM 基础概念

1. 支持向量：在 SVM 中，支持向量是那些对分隔超平面有最大影响的向量。
2. 分隔超平面：SVM 的目标是找到一个最佳的超平面，将不同类别的数据点尽可能分开。
3. 核函数：核函数可以将数据映射到更高维的空间，以便更好地进行分类。

SVM 实例教程列表

• 线性 SVM：线性 SVM 用于线性可分的数据集。
  • 线性 SVM 教程
• 非线性 SVM：非线性 SVM 可以处理非线性可分的数据集。
  • 非线性 SVM 教程
• SVM 超参数调优：了解如何调整 SVM 的超参数以获得最佳性能。
  • SVM 超参数调优教程

实例图片

下面是 SVM 中的一个支持向量示例。

希望这些教程能帮助您更好地理解 SVM。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言讨论。