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😊 SVM全系列:从原理到Python实现(一)—— SVM算法原理揭秘

发布时间:2025-03-23 22:06:58来源:

支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习算法,尤其擅长处理分类问题。它通过寻找最佳的超平面来区分不同类别的数据点,从而实现高效预测。在这一系列文章的第一部分,我们将深入探讨SVM的核心原理。

首先,SVM的目标是最大化分类间隔,即在两类数据之间构建一个最宽的边界。这个边界由离分类面最近的数据点决定,这些点被称为支持向量。其次,SVM利用核函数将非线性可分的数据映射到高维空间,使其变得线性可分。常见的核函数包括线性核、多项式核和径向基核(RBF)。

此外,SVM还引入了松弛变量,允许一定程度的误分类,以应对噪声较大的数据集。在实际应用中,我们可以通过调整正则化参数C来平衡模型复杂度与泛化能力。

接下来,我们将用Python代码实现一个简单的SVM模型,帮助大家更好地理解其工作原理。敬请期待下一篇文章!✨

SVM 机器学习 Python实现

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