In machine learning, support vector machines (SVMs, also support vector networks[1]) are supervised max-margin models with associated learning algorithms that analyze data for classification and regression analysis.

2025年1月27日 · Support Vector Machine (SVM) is a supervised machine learning algorithm that excels in classification tasks by finding the optimal hyperplane that maximizes the margin between different classes, utilizing support vectors and kernel functions for both linear and non-linear data.

SMO (Sequential Minimal Optimization)，序列最小优化算法，其核心思想非常简单：每次只优化一个参数，其他参数先固定住，仅求当前这个优化参数的极值。 我们来看一下 SMO 算法 在 SVM 中的应用。

2022年8月15日 · 支持向量机 (Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。

2024年12月23日 · 支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，广泛用于分类和回归问题。 它的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面，将数据分成不同的类别。 SVM 通过最大化类间的边界（即间隔）来提高模型的泛化能力，尤其适合处理小样本和高维数据。 SVM 在文本情感分析中的作用尤为突出，因为文本数据通常具有高维特征（例如词汇表的大小），而 SVM 擅长于处理这种维度较高的稀疏数据。 通过将文本转化为数值特征（如 TF-IDF），SVM 能有效地在情感分 …

支持向量机 (SVM) 是一种用于分类和回归任务的监督式机器学习算法，它们广泛应用于各种领域，包括模式识别、图像分析和自然语言处理。 SVM 分类的核心是通过构建最优超平面将数据分成不同类别。 本文没有复杂的公式…

2025年2月22日 · SVM是一个二类 分类器，它的全称是Support Vector Machine，即支持向量机。 SVM的目标是找到一个超平面，使用两类数据离这个超平面越远越好，从而对新的数据分类更准确，即使分类器更加健壮。

2025年1月5日 · 支持向量机（SVM）是一种非常强大的机器学习算法，尤其适用于小规模和高维数据的分类问题。 它通过最大化数据之间的间隔，能够提供良好的分类效果，并且具有很强的理论基础。

SVM（支持向量机）是一种强大的机器学习模型，广泛应用于分类和回归问题。 本文详细介绍了SVM的原理，特别是核函数及其在SVM中的应用。

支持向量机（support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。 给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。 SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。 然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔 …