支持向量机（SVM）——原理篇 - 知乎
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，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；SVM还包括 核技巧，这使它成 …
Support vector machine - Wikipedia
Florian Wenzel developed two different versions, a variational inference (VI) scheme for the Bayesian kernel support vector machine (SVM) and a stochastic version (SVI) for the linear …
机器学习 | 一文看懂SVM算法从原理到实现全解析-CSDN博客
Feb 7, 2024 · 本文介绍了SVM算法的基本原理，包括硬间隔和软间隔的概念，以及在处理线性和非线性分类、回归和异常值检测中的应用。
支持向量机（Support Vector Machine）详解、代码实现与应用
4 days ago · SVM的核心思想是"间隔最大化"，这种特性使其在许多实际应用中表现出色，如图像识别、文本分类和生物信息学等领域。 本文将带你从基础概念出发，逐步深入理解SVM的工 …
支持向量机 - 菜鸟教程
支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。 SVM 的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。
支持向量机_百度百科
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本 …
支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）
Feb 17, 2025 · SVM 是一种非常强大的机器学习算法，特别适用于小样本、高维数据的分类和回归任务。 通过核函数技巧，SVM 可以处理非线性问题，并且在许多实际应用中表现出色。
【机器学习】支持向量机 SVM（非常详细） - 知乎
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习算法，常用于分类和回归问题。 它的基本思想是在训练数据集中找到一个超平面，使得超平面尽可能地将不同类别的数据分开， …
Support Vector Machine (SVM) Algorithm - GeeksforGeeks
Oct 24, 2025 · Support Vectors: The closest data points to the hyperplane, crucial for determining the hyperplane and margin in SVM. Margin: The distance between the hyperplane and the …
支持向量机 - 维基百科，自由的百科全书
SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。 然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。