支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务中。以下是SVM的核心算法步骤👇：

第一步：数据预处理>Data preprocessing

首先，确保你的数据集干净且无噪声。这包括去除异常值、归一化特征等操作，以提高模型的准确性。

第二步：选择核函数>Kernel function selection

SVM的关键在于核函数的选择，常见的有线性核、多项式核和径向基核（RBF）。不同的核函数适用于不同类型的分布数据。

第三步：构建决策边界>Decision boundary construction

通过优化目标函数，找到最佳的超平面来区分不同类别的数据点。这个过程利用了最大化间隔的思想。

第四步：训练模型>Model training

利用选定的核函数进行模型训练，迭代调整参数直到收敛。此时，模型已经能够很好地拟合训练数据。

第五步：模型评估>Model evaluation

最后，使用测试集验证模型性能，计算准确率、召回率等指标，确保模型具备良好的泛化能力。

通过以上五个步骤，你就可以成功构建一个基于SVM的高效分类器啦！💪

机器学习 SVM算法 深度学习