svm模式是什么意思?

支持向量机是一种机器学习算法，通过寻找最优超平面来分类数据。它能处理高维数据，适合小样本学习，常用于图像识别和文本分类。算法核心是最大化分类间隔，提高模型泛化能力。支持向量机还能通过核技巧处理非线性问题，如径向基函数核。

支持向量机训练时，只依赖边界样本点，减少计算量。它对参数敏感，需调整惩罚系数和核函数参数。实际应用中，支持向量机在金融预测、医疗诊断等领域表现优异。算法优势在于高效准确，但大数据集时训练速度较慢。