深入解析支持向量机(SVM)算法

支持向量机 (SVM) 算法解析

支持向量机 (SVM) 是一种强大的监督学习算法，适用于分类、回归和异常值检测等任务。其核心优势在于：

• 高维空间的效率: 即使特征数量远超样本数量，SVM 依然能够有效运作。
• 内存高效: 决策函数仅依赖于部分训练数据点 (支持向量)，降低了内存需求。
• 算法通用性: 支持多种核函数，包括线性、多项式和径向基函数 (RBF) 等，以适应不同数据结构。

然而，SVM 也存在一些局限性：

• 核函数选择与过拟合: 在高维空间中，核函数的选择对模型性能至关重要，需要谨慎选择以避免过拟合。
• 概率估计缺失: SVM 本身不直接提供概率估计，需要借助交叉验证等方法进行计算。