SVM

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。其基本思想是找到一个超平面，将不同类别的数据点分隔开，同时最大化类间间距。SVM通过寻找一个最优的超平面来实现这一目标，该超平面被称为最大间隔超平面。在分类任务中，SVM还可以使用核函数来处理非线性可分数据。SVM具有较好的泛化能力、较高的准确率和较好的鲁棒性，因此在许多实际问题中表现出色。