svm模型是什么意思?

SVM模型是一种机器学习算法，专门用来分类和回归问题。它通过寻找最佳超平面来分隔不同类别的数据点，支持向量是距离分类线最近的数据点。这个模型在图像识别、文本分类和生物信息学中应用广泛，比如识别手写数字或判断邮件是否垃圾。

SVM模型能处理高维数据，适合小样本情况。核技巧让SVM可以处理非线性问题，比如将低维数据映射到高维空间。常见的核函数有多项式核和径向基函数核，这些核函数帮助模型找到复杂的决策边界。SVM模型在金融风控和医疗诊断中表现出色，准确率很高。