SVM模型

支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。它的基本思想是找到一个超平面，将不同类别的数据分开，同时最大化两个类别之间的间隔。在高维空间中，这个间隔被称为“核空间”。SVM通过寻找最优的超平面来实现这一目标，使得该超平面到每个类别的最近点的距离最大。SVM具有较好的泛化能力，能够处理线性可分和非线性可分的数据。此外，SVM还可以通过引入核函数来处理非线性问题，如多项式核、径向基函数核等。总之，SVM是一种强大且灵活的机器学习模型，广泛应用于各种实际问题中。