机器学习模型支持向量机（KVM）

### 关于支持向量机 (SVM) 的介绍

#### 支持向量机简介
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种监督学习模型，在分类和回归分析方面有着广泛应用。特别地，当面对高维度的数据集时，SVM展现出了强大的性能[^1]。

#### 算法原理
核心概念在于寻找能够最大化两个类别间距离的超平面作为决策边界。具体来说，就是找到这样一个线性分隔面使得它到最近样本点的距离尽可能大；这些最接近该分割面的样本被称为支持向量。值得注意的是，并不是所有的训练样例都会参与到最终模型构建当中——只有那些位于边缘上的或是跨越了这个间隙的支持向量才真正影响到了最优解的选择过程[^2]。

为了处理非线性的分布情况以及映射输入特征至更高维的空间以便更好地分离不同类型的数据对象，引入了所谓的“核技巧”。常见的几种内核包括多项式核、径向基函数(RBF)核等。通过适当选择合适的参数配置，可以有效提升预测效果并防止过拟合现象的发生。

from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC(kernel='linear') # 使用线性核
clf.fit(X, y)

#### 应用场景
由于其出色的泛化能力和良好的理论基础，SVM被广泛应用于多个领域：

- **生物信息学**：用于基因表达数据分析；
- **图像识别**：实现手写字符或物体检测等功能；
- **文本挖掘**：如情感倾向评估、主题分类等问题上也有着不错的表现；
- **金融风险预警**：基于历史交易记录建立信用评分体系等等。