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支持向量机算法在监督学习中的经验总结
一、概述
支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种高效的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。其核心思想是通过寻找最优超平面，将不同类别的数据点最大化地分开。本文档旨在总结SVM算法在监督学习中的应用经验，涵盖模型原理、参数调优、实践步骤及常见问题，为实际应用提供参考。
二、SVM模型原理
（一）基本概念
1.超平面：在特征空间中，用于划分数据点的决策边界。
2.支持向量：距离超平面最近的样本点，对超平面位置起决定性作用。
3.最大间隔：SVM追求的最优目标，即边缘距离最大化，提高模型泛化能力。
（二）数学表达
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