支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务中。它通过找到一个最优超平面来将不同类别的数据点分开，从而实现高效的数据分类。💡

在SVM中，支持向量是距离决策边界最近的关键数据点，它们决定了模型的形状和位置。当面对线性不可分的情况时，SVM会利用核函数（如RBF、多项式等）将数据映射到高维空间，使其变得线性可分。💥

SVM的优点在于其对小样本数据表现良好，并且能够有效避免过拟合问题。然而，它在处理大规模数据集时可能会遇到计算复杂度高的挑战。因此，在实际应用中需要根据具体场景选择合适的参数和优化策略。🔍

无论是图像识别还是文本分类，SVM都展现出了卓越的表现。如果你也想深入了解这一算法背后的奥秘，不妨从基础理论开始探索吧！🌟

机器学习 人工智能 SVM