第十四篇 机器学习(3)-支持向量机

支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习算法。它的主要目标是找到一个超平面，将数据集划分成两个类别，同时使得两个类别中距离最近的数据点到该超平面的距离最大化。这两个最近的数据点被称为支持向量。

SVM 可以使用核函数来处理非线性可分的数据。核函数可以将输入特征映射到高维空间，从而在高维空间中找到一个线性超平面来解决原始空间中的非线性问题。