🌟SVM算法原理与实际应用：输入&输出大揭秘💪
发布时间：2025-03-23 22:13:08来源：网易编辑：严振怡
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最优超平面，将不同类别的数据点分隔开，同时确保分类间隔最大化。🔍
那么，SVM的输入是什么呢？简单来说，它需要的是经过标注的数据集，包含特征向量（如图像像素值或文本词频）以及对应的标签（类别）。例如，在垃圾邮件识别中，输入可能是邮件内容的特征向量和“垃圾”或“非垃圾”的标签。🎯
而SVM的输出又是什么呢？它会输出每个新数据点所属的类别预测结果。比如，在医疗诊断中，SVM可以判断患者是否患有某种疾病，并给出明确的结果。此外，SVM还能提供决策边界，帮助我们理解分类逻辑。🧠
无论是图像分类、文本分析还是生物信息学，SVM都能大显身手！🚀
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