支持向量机（SVM）是一种强大的监督机器学习算法，用于分类和回归任务。它在高维空间和维数超过样本数的情况下尤其有效。SVM 的主要目标是找到一个能最好地将数据集划分为不同类别的超平面。这个超平面被定义为决策边界，它能使不同类别的最近数据点（即支持向量）之间的边际最大化。
SVM 通过识别具有最大边距（即不同类别数据点之间的最大距离）的超平面来运行。这可以通过优化技术来实现，从而确保类别分离的边际更大。SVM 可以利用核函数扩展到非线性边界，将数据转换到更高的维度，使超平面分离成为可能。
SVM 因其在处理线性和非线性数据时的鲁棒性而被广泛应用于多个领域：
文本分类：SVM 用于自然语言处理（NLP）中的文本分类。它在垃圾邮件检测、情感分析和主题分类方面非常有效。有关 NLP 的更多信息，请浏览自然语言处理 (NLP)。
图像分类：SVM 可以通过识别像素数据中的模式对图像进行分类。这被广泛应用于面部识别系统、医疗成像诊断等。要了解类似应用，请查看图像分类。
生物信息学在生物信息学中，SVM 可帮助进行基因分类、蛋白质折叠识别和其他复杂数据集的处理，它在处理高维数据方面表现出色。
医疗诊断：SVM 协助对核磁共振成像和 CT 扫描等医学图像进行分类，以检测和诊断疾病。欲了解人工智能对医疗保健的影响，请访问人工智能在医疗保健中的应用。
金融：在金融领域，SVM 被用于信用评分，通过分析历史信用数据的模式来确定违约的可能性。这一应用利用了 SVM 预测分类结果的能力。
SVM 与决策树：决策树（Decision Tree）直观且易于解释，而 SVM 通常在数据可线性分离或使用核进行转换时，在分类边界方面提供更好的性能。
SVM 与神经网络：神经网络（如卷积神经网络 (CNN)）通常需要更多的数据才能进行有效的训练，并能模拟复杂的模式（卷积神经网络 (CNN)）。相比之下，SVM 的开箱即用性能更强，调整更少。
核：多项式、径向基函数 (RBF) 和 sigmoid 等核使 SVM 能够很好地处理非线性数据，而无需对其进行显式转换。这与在机器学习中使用嵌入式的理念不谋而合，与嵌入式类似。
支持向量：定义超平面位置和方向的关键数据点称为支持向量。它们直接影响决策面，与处理整个数据集的其他一些技术相比，SVM 的计算效率更高。
总之，支持向量机是机器学习工具包中用途广泛的有效工具，尤其是在处理高维数据时。对于对无代码机器学习解决方案感兴趣的用户，Ultralytics HUB 提供了轻松部署模型（包括基于 SVM 的方法）的工具。请访问Ultralytics HUB 探索这些功能。
