11、支持向量机（SVM）全面解析与Python实现

支持向量机（SVM）全面解析与Python实现

1. 支持向量机简介

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种非常流行的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。不过，在机器学习中，它通常更多地用于分类任务。SVM的核心目标是找到一条最优的直线或决策边界，也就是超平面，将n维空间划分为不同的区域，以便能轻松地将新的数据点归入合适的类别。

2. 历史发展

• 1963年，Vladimir N. Vapnik和Alexey Ya. Chervonenkis提出了第一个SVM算法。
• 1992年，Bernhard Boser、Isabelle Guyon和Vladimir Vapnik提出了使用核技巧创建非线性分类器的方法。
• 1993年，Corinna Cortes和Vapnik提出了“软间隔”的概念，并于1995年发表。

3. 模型示例

以KNN分类器中的例子来理解SVM。假设看到一只外形兼具猫和狗特征的奇怪动物，若要创建一个能准确识别它是猫还是狗的模型，可使用SVM算法。首先用大量猫和狗的图像训练模型，让它学习猫和狗的不同特征，然后用这只奇怪的动物进行测试。支持向量会在猫和狗这两类数据之间创建决策边界，并选择极端情况（支持向量），以此为基础将其分类为猫。

4. SVM的应用场景

SVM估计可用于以下方面：
- 自动人脸识别
- 图像特征化
- 文本分类等

5. SVM的类型

SVM主要分为两种类型：
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