免費(fèi)問(wèn)答

支持向量機(jī)（support vector machine,簡(jiǎn)稱(chēng) SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，它的工作原理是通過(guò)構(gòu)建一個(gè)合適的函數(shù)來(lái)擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的每個(gè)示例，從而完成分類(lèi)任務(wù)。SVM利用數(shù)據(jù)的多維特征來(lái)學(xué)習(xí)訓(xùn)練集中不同類(lèi)別的示例，從而在訓(xùn)練集上學(xué)習(xí)支持向量，以找到最優(yōu)的分類(lèi)邊界。當(dāng)新的數(shù)據(jù)點(diǎn)到達(dá)時(shí)，SVM可以將其正確分類(lèi)，從而達(dá)到監(jiān)督學(xué)習(xí)的目的。 SVM的特點(diǎn)： （1）SVM是一種屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，具有良好的泛化能力和魯棒性； （2）SVM可以解決線(xiàn)性可分和非線(xiàn)性可分問(wèn)題； （3）SVM可以解決高維度數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題。 拓展知識(shí)：SVM的一個(gè)重要的應(yīng)用是文本和自然語(yǔ)言處理（NLP），其中最常用的是詞義和謂詞檢查，SVM可以幫助我們正確識(shí)別文本中的詞匯意思。