😊 今天来聊聊支持向量机（SVM）的核心概念！SVM是一种强大的机器学习算法，尤其擅长处理分类问题。它的整体框架可以分为几个关键步骤：

🎯 第一步：数据准备

我们需要准备好训练数据集，确保特征和标签都清晰明确。如果数据是线性不可分的，还可以通过核函数将其映射到高维空间。

⚔️ 第二步：构建超平面

SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。这个超平面不仅要正确分类，还要尽可能远离最近的数据点（即支持向量）。这样可以提高模型的鲁棒性。

📊 第三步：选择核函数

对于非线性问题，SVM通过核函数将数据映射到高维空间，常见的核函数有线性核、多项式核和径向基核（RBF）。选择合适的核函数至关重要。

🔍 第四步：优化求解

最终，SVM通过求解凸二次规划问题找到最优解。常用的求解方法包括序列最小优化（SMO）算法。

🌟 总结来说，SVM框架的核心在于寻找最佳的分割超平面，并利用核函数解决复杂问题。希望这篇简短介绍能帮助你理解SVM的基本原理！💪

机器学习 SVM 深度学习