🎉 支持向量机（SVM）教程 📚

💡 什么是支持向量机？

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习的分类算法，通过寻找最佳分割超平面来区分不同类别的数据。其核心思想是：最大化分类边界（margin）的间隔，从而提高模型的泛化能力。

📌 核心特点

• 高维空间处理能力 ✅
• 支持核函数（Kernel Trick） 📐
• 适用于小样本学习 📊
• 具有较好的抗过拟合能力 🧠

🧠 SVM 原理图解

1. 数据映射：将数据映射到高维空间
2. 超平面分割：在高维空间中找到最优分割线
3. 支持向量：决定分割线位置的关键数据点

📱 应用场景

• 图像分类 📷
• 文本分类 📖
• 生物信息学 🧬
• 金融风控 🏦

🌐 实例演示

在电商推荐系统中，SVM 可用于区分用户购买行为（如：/zh/tutorials/recommendation_system）。

🧪 实现步骤（Python 示例）

from sklearn import svm
model = svm.SVC(kernel='linear')  # 使用线性核
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

📚 扩展阅读

• 机器学习基础教程
• SVM 核函数类型详解