Svm是什麼意思

SVM 是 Support Vector Machine 的縮寫，它是一種廣泛套用於模式識別、分類和回歸分析的統計學習方法。SVM 方法的核心在於找到一個超平面，這個超平面能夠最好地將不同類別的數據分開。在分類問題中，SVM 學習器通過在特徵空間中找到一個超平面，使得該超平面能夠最大程度地間隔不同的樣本點，從而實現分類。

在機器學習中，SVM 是一種有監督的學習算法，它能夠處理線性分類問題，也可以通過引入核函式來處理非線性分類問題。SVM 的目標是在訓練數據集上找到一個超平面，使得該超平面能夠儘可能好地分開不同的類別，同時最小化分類錯誤的樣本點。

SVM 算法的優點在於它具有良好的泛化能力，能夠處理高維數據，並且在樣本不均衡的情況下表現良好。此外，SVM 算法的決策邊界通常比較簡單，易於解釋。