支持向量机 (SVM) - 分类与回归的强大工具

支持向量机 (Support Vector Machine，SVM) 是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。它基于统计学习理论中的结构风险最小化原则，通过在数据集中找到最优的超平面来实现分类或回归。

SVM 的核心思想是将数据点映射到一个高维空间中，使得数据在该空间中能够被一个超平面分割。通过最大化支持向量（距离超平面最近的数据点）到超平面的距离，可以找到最优的超平面。这样，当有新的数据点需要分类时，可以根据其在高维空间中的位置来进行分类。

SVM 具有以下特点：

1. 非线性映射：SVM 可以通过核函数将数据映射到高维空间，从而处理非线性分类问题。
2. 最大化间隔：SVM 的目标是找到一个最大间隔的超平面，使得不同类别的样本点尽可能远离超平面，提高分类的鲁棒性和泛化能力。
3. 无需依赖全局优化：SVM 的优化目标只涉及到支持向量，而不依赖整个数据集，因此可以更高效地求解。

SVM 在实际应用中广泛用于分类问题，如图像识别、文本分类和生物信息学等领域。它在处理小样本、非线性和高维数据方面表现出色，并且具有较好的鲁棒性和泛化能力。然而，SVM 也存在一些挑战，如参数选择和计算复杂度较高等问题，需要根据具体问题进行调优和改进。