人工智能算法支持向量机基本原理

支持向量机是一种用于分类和回归分析的监督学习模型，基本原理是将数据映射到高维空间中，在该空间中找到一个最优的超平面，使得该超平面与数据集的距离最大化。支持向量机的目的是通过找到最优的分界面，将不同类别的数据进行区分，从而实现分类预测和模式识别等任务。支持向量机的训练过程是优化一个目标函数，其中包括了最大化间隔和最小化误差项两部分。