什么是支持向量机(SVM)？

我想了解支持向量机（SVM）是什么，它是如何工作的以及它能够解决哪些问题。我听说SVM是一种监督学习算法，它通过将数据集映射到高维空间中，找到一个最优的超平面将数据分割开来。这个超平面被称为最大间隔超平面，SVM的目标是找到这个超平面并且优化这个超平面使其尽可能地夹紧数据点。我也想知道SVM可以在哪些领域中使用，比如图像分类、文本分类等。请您给我解释一下这个概念。

提问时间：2023-09-21 17:30:22 编辑时间：2023-09-21 17:30:24 提问者： 雨夜迷情
  • Blue_Sapphire
    6

    支持向量机(SVM)是一种监督学习算法，它可以用于分类和回归问题。在分类问题中，SVM通过将数据集映射到高维空间中来找到一个最优的超平面将不同类别的数据分割开来。这个超平面被称为最大间隔超平面，SVM的目标是找到这个超平面并且优化这个超平面使其尽可能地夹紧数据点。在回归问题中，SVM采用同样的方法来预测未知的数据点。

    SVM最大的特点是能处理高维数据，并且在处理非线性问题时表现良好。它通过使用核函数将数据集映射到高维空间中来处理非线性问题。SVM在图像分类、文本分类、手写数字识别等领域中应用广泛。

    回答时间：2023-09-21 17:30:27
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