svm属于什么分类?

支持向量机属于监督学习分类算法。它通过寻找最优超平面将数据分开，适用于二分类和多分类问题。算法核心是最大化分类间隔，常用核函数处理非线性数据，如线性核、多项式核和径向基核。实际应用中，svm在文本分类、图像识别和生物信息学领域表现优异，能处理高维数据且泛化能力强。

svm属于统计学习理论范畴，基于结构风险最小化原则。算法需要调整惩罚参数和核函数参数以平衡偏差和方差。训练过程涉及凸优化问题，保证全局最优解。实际使用时，svm对数据规模敏感，适合中小型数据集。在工业界，svm常与其他算法结合，如集成学习，提升分类性能。