【svm什么意思】一、
SVM，全称支持向量机（Support Vector Machine），是一种广泛应用于机器学习领域的监督学习算法，主要用于分类和回归分析。SVM的核心思想是通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据点尽可能分开，使得两类样本之间的间隔最大化。这种策略有助于提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。
SVM在处理高维数据时表现优异，尤其适用于小样本或非线性问题。它可以通过核技巧（Kernel Trick）将数据映射到更高维的空间中，从而更容易找到分类边界。常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核等。
SVM不仅适用于二分类问题，也可以通过扩展用于多分类任务。此外，它在文本分类、图像识别、生物信息学等领域都有广泛应用。
二、表格展示：
| 项目 | 内容 |
| 中文名称 | 支持向量机 |
| 英文名称 | Support Vector Machine |
| 所属领域 | 机器学习、监督学习 |
| 主要用途 | 分类、回归分析 |
| 核心思想 | 寻找最优超平面，最大化类别间间隔 |
| 适用场景 | 高维数据、小样本、非线性问题 |
| 特点 | 泛化能力强、抗过拟合、适合小样本 |
| 常用核函数 | 线性核、多项式核、RBF核、Sigmoid核 |
| 是否需要标注数据 | 是（监督学习） |
| 是否适合多分类 | 可通过扩展实现多分类 |
三、结语：
SVM作为一种经典的机器学习算法，凭借其强大的分类能力和良好的泛化性能，在多个实际应用中表现出色。理解其原理和使用方法，对于从事数据分析、人工智能等相关工作的人员具有重要意义。