SVM 是一种机器学习算法,它的全称是支持向量机 (Support Vector Machine)。它主要用于解决二分类 问题,即给定一组数据,将它们分为两类。SVM 的基本思想是在特征空间中寻找一个最优的超平面 ,使得两类数据在该超平面两侧的间隔 最大,从而提高分类的准确性和泛化能力。SVM 还可以通过使用核函数来处理非线性可分的数据,将它们映射到更高维的空间中,再寻找最优的超平面进行分类。
SVM 的优点有:
- 可以处理高维数据,不需要降维;
- 可以处理线性可分和非线性可分的数据;
- 可以避免过拟合,具有良好的泛化能力;
- 只需要使用部分样本点(即支持向量)来确定分类边界,计算效率高。
SVM 的缺点有:
- 对参数和核函数的选择敏感,需要调优;
- 对噪声和异常值较敏感,可能影响最大间隔;
- 不适合处理多分类问题,需要转化为多个二分类问题。
SVM 的应用领域有:
- 文本分类和情感分析;
- 图像识别和人脸检测;
- 生物信息学和医学诊断;
- 异常检测和入侵检测等。