在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的分类和回归工具。🚀 今天，我们将一起探索和支持向量机的基本概念和原理，从简单的线性可分问题入手，逐步深入到复杂的非线性问题。📚
首先，让我们回顾一下SVM的核心思想：寻找一个超平面，使得不同类别的样本点之间具有最大的间隔。🎯 这个超平面不仅能够正确地将训练数据分开，而且还能提高模型的泛化能力。🌟
接下来，我们讨论如何通过核函数（Kernel Function）解决非线性可分问题。🌈 核函数允许我们在高维空间中进行计算，从而将原本复杂的问题转化为线性可分问题。🔧
最后，我们简要介绍了一些常见的核函数，如线性核、多项式核和高斯核等，并探讨了它们各自的适用场景。💡
希望这篇笔记能帮助你更好地理解支持向量机的工作原理！👏 如果有任何疑问或建议，请随时留言交流。💬
机器学习 支持向量机 SVM原理