svm是一种什么算法

SVM（支持向量机）是一种监督学习算法，专门用于分类和回归问题。该算法通过寻找最佳分隔超平面来划分数据点，确保不同类别之间的间隔最大化。SVM在高维空间中表现出色，即使特征数量超过样本数量也能有效工作。核技巧使SVM能够处理非线性问题，将数据映射到更高维空间。实际应用中，SVM被用于图像识别、文本分类和生物信息学等领域，准确率往往超过其他传统方法。

SVM算法的核心优势在于其泛化能力强，能有效避免过拟合问题。该算法只依赖训练集中的支持向量做决策，而非全部数据点。SVM对缺失数据和噪声相对不敏感，适合处理复杂现实世界的数据集。在金融风险评估、医疗诊断和垃圾邮件过滤等场景中，SVM展现出稳定可靠的性能。算法的计算复杂度主要取决于支持向量的数量，这使得它在处理大规模数据集时也保持高效。