SVM模型的基本特点包括：1）它是一种二分类模型，通过找到一个最优决策边界来将数据分为两类；2）它通过最大化分类边界与最近样本的距离（即间隔）来进行分类，因此它具有较强的泛化能力；3）它可以使用核函数对非线性数据进行分类；4）选择最优超参数可以通过交叉验证等方法来进行，其中关键的超参数包括惩罚系数和核函数参数。
SVM模型的基本特点是什么？
我对机器学习很感兴趣，想请问一下SVM模型的基本特点是什么？我知道SVM是一种监督学习模型，它可以对数据进行分类和回归，但是我还想了解一下SVM的核心思想以及如何选择最优的超参数。如果有了解SVM的老师或者同学，能够给我简单解释一下吗？谢谢！
提问时间：2023-08-29 16:41:03
编辑时间：2023-08-29 16:41:05
提问者：
Golden_Gate
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10回答时间：2023-08-29 16:41:08
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