久久婷婷香蕉热狠狠综合,精品无码国产自产拍在线观看蜜,寡妇房东在做爰3,中文字幕日本人妻久久久免费,国产成人精品三上悠亚久久

支持向量機（SVM）是一種強大的監督式學習算法，被廣泛應用于分類和回歸分析。它

的優勢在于能夠在高維空間中處理數據，并在決策邊界中尋找最優解。SVM主要分為線性SVM

和非線性SVM兩種類型。

一、線性SVM算法原理

間隔最大化

線性SVM的核心目標是找到一個能夠將不同類別的數據點分開的最佳超平面。這個超平

面使得兩個類別之間的間隔（Margin）最大化。間隔是指離超平面最近的點到超平面的距離。

支持向量

支持向量是距離超平面最近的那些數據點，它們決定了超平面的位置。SVM的決策邊界

僅依賴于這些支持向量，這也是SVM名字的由來。

數學原理

通過優化問題，SVM的目標是最小化權重向量的范數，并滿足間隔最大化的條件，通常

使用拉格朗日乘數法來解決這個凸優化問題。

二、非線性SVM算法原理

核函數

非線性SVM通過引入核函數來解決不能通過線性超平面分開的數據。核函數能夠將數據

映射到更高維的空間，使得在這個新的空間中，數據線性可分。

常用核函數

多項式核函數、高斯核函數（徑向基函數），以及其他的核函數，能夠有效地將數據映

射到高維空間，使得數據變得線性可分。

軟間隔與懲罰因子

現實世界中，數據可能不是完全線性可分的，這時引入了軟間隔和懲罰因子，允許一些

數據點處于間隔內部，這提高了模型的泛化能力。

三、應用領域

SVM廣泛應用于文本分類、圖像識別、生物信息學和金融領域等。其對于小

樣本數據和高維特征的處理能力是其優勢所在。