支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，它通过找到一个最佳的超平面来对数据进行分类。以下是一些关于SVM的基础知识和应用场景。

SVM基本原理

SVM的核心思想是找到一个最佳的超平面，使得数据点被尽可能分开。这个超平面将数据分为两类，每一类数据点都尽可能远离超平面。

SVM应用场景

SVM在以下场景中有着广泛的应用：

  • 文本分类：例如，将邮件分为垃圾邮件和正常邮件。
  • 图像识别：例如，识别手写数字或面部识别。
  • 生物信息学：例如，基因表达数据分析。

SVM代码示例

以下是一个简单的SVM分类器的Python代码示例：

from sklearn import svm

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC()

# 训练数据
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测
print(clf.predict([[0, 0]]))

扩展阅读

如果您想了解更多关于SVM的知识，可以阅读以下文章：

SVM示意图