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SVM算法在监督学习中的优缺点总结
一、SVM算法概述
SVM（SupportVectorMachine，支持向量机）是一种经典的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。其核心思想是通过寻找最优分类超平面，将不同类别的数据点尽可能分开，同时保证分类边界具有最大间隔。SVM在处理高维数据和非线性问题时表现出色，被广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学等领域。
二、SVM算法的优点
SVM算法在监督学习中具有以下显著优点：
（一）对小样本数据表现优异
1.SVM通过最大化间隔进行分类，即使样本数量较少，也能有效避免过拟合。
2.在数据量有限的情况下，SVM的分类性能通常优于其他算法，如决
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