支持向量机与支持向量 随着机器学习技术的发展，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）成为了一个备受关注的算法。SVM是一种用于分类和回归分析的监督学习模型，其基本思想是在高维空间中寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。支持向量则是指在SVM中起到关键作用的数据点，它们决定了最优超平面的位置和方向。 什么是支持向量机 支持向量机是一种二分类模型，其目的是找到一个超平面，将两类数据分开。在二维空间中，超平面就是一条直线，而在高维空间中，它是一个超平面。SVM的核心

支持向量机：分类与回归的强有力工具 什么是支持向量机？ 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。SVM最初由Vapnik和Chervonenkis在20世纪60年代提出，是一种基于统计学习理论的分类器。SVM的核心思想是寻找一个最优的超平面，使得能够最好地将不同类别的数据点分开。 支持向量机的分类问题 SVM的分类问题可以被描述为：给定一组训练数据，其中每个数据点都有一个标签，SVM的任务是找到一个最优的超平面，将不

【开头】 支持向量机(SVM)是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。我们将详细介绍SVM的定义、分类及工作流程图。如果你对机器学习算法感兴趣，那么这篇文章一定会帮助你更好地了解SVM。 【小标题1：SVM的定义】 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可以将数据分为两个或多个类别。在回归问题中，SVM可以预测一个连续的输出变量。SVM的基本思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。