Svm模式是什麼意思

SVM是Support Vector Machine的縮寫，中文意思是支持向量機。它是一種廣泛套用於模式識別、機器學習和數據挖掘的分類和回歸分析工具。SVM的基本思想是在特徵空間中找到一個超平面，使得該超平面能夠將不同類別的數據點儘可能清晰地分開。

在分類問題中，SVM通過在特徵空間中找到一個超平面，將數據點分為兩類。這個超平面由一個線性方程來定義，它與數據點之間的距離稱為邊距。SVM的目標是在所有可能的超平面中找到邊距最大的那個，這樣的超平面通常是最穩健的，因為它能夠更好地處理噪聲和異常值。

在回歸問題中，SVM的目標是在特徵空間中找到一個超平面，使得它能夠最好地擬合數據點。這與分類問題的區別在於，回歸問題中數據點沒有明確的類別，而是需要預測出一個連續的數值。

SVM的優點在於它能夠處理高維數據，並且在樣本量較少的情況下也能取得較好的效果。此外，SVM對噪聲和異常值具有較好的魯棒性。但是，SVM的缺點在於它對參數的選擇比較敏感，並且在大規模數據集上的運算效率較低。