svm是什么意思?

支持向量机是一种机器学习算法，常用于分类和回归问题。它能找到最优分隔线，将不同类别的数据分开。比如垃圾邮件检测、图像识别、疾病预测等场景都用得上。算法核心是寻找最大间隔，提高分类准确率。

SVM通过核函数处理非线性数据，效果比传统方法更好。训练时需要调整参数，如惩罚系数和核函数类型。实际应用中，它速度快、精度高，适合处理高维数据。但数据量大时计算成本较高，需要合理优化。