导读 支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务中。它的核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的数据点尽可能...
支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务中。它的核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的数据点尽可能分开，同时最大化间隔距离。🎯
首先，SVM通过引入核函数（Kernel Function）解决了非线性问题。常见的核函数有线性核、多项式核和高斯核等，它们能将低维空间的数据映射到更高维度的空间，从而更容易实现线性划分。🌈
其次，SVM的独特之处在于其对支持向量的依赖性。只有少数几个最靠近决策边界的样本点被称为支持向量，其他数据点不会影响最终模型。因此，SVM具有较强的鲁棒性和泛化能力。💪
最后，SVM适用于中小型数据集，在处理大规模数据时可能需要优化策略。但无论如何，它依然是机器学习领域不可或缺的重要工具之一！✨
机器学习 SVM 算法原理