🌟 Svm算法原理及实现 📈

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。它的核心思想是找到一个超平面，将不同类别的数据点以最大间隔分开。✨

首先，SVM通过构建决策边界来区分数据类别。它会选择最接近两类数据点的分界线，并确保这条线到最近的数据点的距离最大化。这样的“最大间隔”有助于提高模型的泛化能力。🔍

实现SVM的关键在于解决优化问题。通常使用拉格朗日乘子法和KKT条件来求解。此外，SVM还支持核函数（Kernel Function），如线性核、多项式核或高斯核，这使得它能轻松应对非线性分类任务。💻

最后，在实际应用中，SVM需要选择合适的参数（如正则化系数C和核参数gamma）。这些参数可通过交叉验证调整，从而提升模型性能。💪

无论是图像识别还是文本分类，SVM都展现出了强大的潜力！🚀