svm

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。它通过在特征空间中找到一个超平面，将不同类别的数据分开，从而实现分类任务。SVM的目标是找到一个最优的超平面，使得两个类别之间的间隔最大化，从而提高分类的准确性。此外，SVM还可以应用于非线性分类问题，通过使用核函数将数据映射到高维空间，使得在高维空间中的数据可以被线性划分。总之，SVM是一种强大且灵活的机器学习算法，广泛应用于各种领域，如文本分类、图像识别和生物信息学等。