支持向量机

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。其基本思想是找到一个超平面，将不同类别的数据样本分隔开，同时使得该超平面到各类别数据样本的距离（即间隔）最大。这个超平面被称为最优分隔超平面，而与该超平面最近的那些数据样本点则被称为支持向量。SVM具有较好的泛化能力，能够处理高维数据和非线性问题，因此在许多领域得到了广泛应用，如文本分类、图像识别、生物信息学等。