支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习分类算法。本文将简要介绍 SVM 的基本原理和应用。

基本概念

SVM 的基本思想是将数据集中的点分为两类，并在它们之间找到一个最佳的超平面，使得两类数据点尽可能地分开。这个超平面可以用以下公式表示：

[ w \cdot x + b = 0 ]

其中，( w ) 是法向量，( x ) 是特征向量，( b ) 是偏置。

SVM 的优势

  1. 泛化能力强：SVM 可以处理高维数据，并且具有较强的泛化能力。
  2. 灵活性：SVM 可以通过调整参数来适应不同的数据类型和任务。
  3. 可解释性：SVM 的结果可以通过分析超平面来解释。

SVM 的应用

SVM 在许多领域都有应用，例如：

  • 文本分类
  • 信用评分
  • 邮件过滤
  • 图像识别

代码示例

以下是一个简单的 SVM 分类器代码示例：

from sklearn.svm import SVC

# 创建 SVM 分类器
clf = SVC()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

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SVM 示例