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支持向量机（SVM）

支持向量机概述支持向量机的基本原理支持向量机的训练和优化支持向量机的实现与应用支持向量机的局限性与挑战未来展望与研究方向目录CONTENTS

01支持向量机概述

定义与背景VS支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。它通过最大化间隔边界来解决分类问题，间隔边界定义为支持向量之间的距离。SVM最初由Vapnik等人于1995年提出，经过多年的发展，SVM已经成为机器学习领域中一种经典算法。在SVM模型中，数据点被映射到高维空间中，以便在高维空间中更好地进行分类。SVM的目标是在高维空间中找到一个超平面，使得该超平面可以最大化地将不同类别的数据点分隔开