SVM（支持向量机）

SVM（支持向量机）是一种二类分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题。支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。支持向量机学习方法包含构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机以及非线性可分支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机。当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。

SVM所做的工作就是找到一个超平面，能够将两个不同类别的样本划分开来。支持向量机的核心思想是最大化分类器与最近的样本之间的间隔，这个间隔被称为“支持向量”，并且SVM的目标是找到一个最大间隔的超平面，使得这些支持向量到该超平面的距离最大。SVM的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。

相关问题

MATLAB svm支持向量机

MATLAB中的SVM（支持向量机）是一种用于分类和回归问题的机器学习算法。在MATLAB中，有两种方式可以实现SVM。

首先是使用MATLAB自带的SVM函数。这些函数仅支持二分类问题，而不支持多分类问题。此外，它们只适用于分类问题，不适用于回归问题。在解决优化问题时，MATLAB自带的SVM函数提供了三种不同的算法选择：经典二次规划算法（Quadratic Programming）、序列最小最优化算法（SMO）和最小二乘法（Least-Square）。

另一种方式是使用libsvm工具箱。libsvm工具箱是一个开源的库，支持分类和回归问题，并且支持多分类。它使用序列最小最优化算法（SMO）作为其最优化问题的解决算法。与MATLAB自带的SVM函数相比，libsvm工具箱在功能上更为强大和灵活。

总结起来，MATLAB中的SVM支持向量机可通过MATLAB自带的SVM函数实现二分类问题的分类和回归，也可以通过libsvm工具箱实现分类和回归问题的多分类。

Svm支持向量机效果

SVM支持向量机是一种常用的分类算法，其效果在不同的数据集上表现不同。在一些线性可分的数据集上，SVM支持向量机可以取得很好的分类效果。在一些非线性可分的数据集上，可以通过使用核函数将数据映射到高维空间来提高分类效果。但是，在一些噪声较多的数据集上，SVM支持向量机的效果可能会受到影响。因此，在使用SVM支持向量机时，需要根据具体的数据集情况进行选择和调整。