😊 SVM全系列：从原理到Python实现（一）—— SVM算法原理揭秘

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，尤其擅长处理分类问题。它通过寻找最佳的超平面来区分不同类别的数据点，从而实现高效预测。在这一系列文章的第一部分，我们将深入探讨SVM的核心原理。

首先，SVM的目标是最大化分类间隔，即在两类数据之间构建一个最宽的边界。这个边界由离分类面最近的数据点决定，这些点被称为支持向量。其次，SVM利用核函数将非线性可分的数据映射到高维空间，使其变得线性可分。常见的核函数包括线性核、多项式核和径向基核（RBF）。

此外，SVM还引入了松弛变量，允许一定程度的误分类，以应对噪声较大的数据集。在实际应用中，我们可以通过调整正则化参数C来平衡模型复杂度与泛化能力。

接下来，我们将用Python代码实现一个简单的SVM模型，帮助大家更好地理解其工作原理。敬请期待下一篇文章！✨

SVM 机器学习 Python实现

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