在机器学习的众多算法中， 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 始终占据着一个特殊的地位。它不仅是一个强大的分类器，更是几何美学与数学优化的完美结合。 今天，我们将抛开 …

Feb 7, 2024 · 本文介绍了SVM算法的基本原理，包括硬间隔和软间隔的概念，以及在处理线性和非线性分类、回归和异常值检测中的应用。

SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。 然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本 …

支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。 SVM 的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。

支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的 间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括 核技巧，这使它成 …

5 days ago · 一、SVM基本原理 1.1 什么是 支持向量机？ 支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和 回归分析。其核心思想是找到一个 最优超平面，使得不同类别的数据点能够被最大 …

Jul 6, 2025 · 支持向量机（SVM）算法的基本原理是什么？ SVM算法在机器学习中主要应用于哪些场景？ 如何选择支持向量机（SVM）算法的最佳超参数？

The SVM algorithm has been widely applied in the biological and other sciences. They have been used to classify proteins with up to 90% of the compounds classified correctly.

While SVM models derived from libsvm and liblinear use C as regularization parameter, most other estimators use alpha. The exact equivalence between the amount of regularization of …