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支持向量机(SVM)是一种通过最大化分类间隔来寻找最优超平面的监督学习算法,其核心优化目标为最小化||w||²并满足分类约束。SVM基于结构风险最小化原则,具有全局最优解和稀疏性,通过核技巧可处理非线性问题。实际应用中,SVM在文本分类、生物信息学和金融风控等领域表现优异,是机器学习中的重要基线模型。

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文章总结： 支持向量机(SVM)是一种通过最大化分类间隔来寻找最优超平面的监督学习算法,其核心优化目标为最小化||w||²并满足分类约束。SVM基于结构风险最小

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