支持向量機(svm)算法的核心理念是什麼

支持向量機（SVM）是一種廣泛套用於分類和回歸問題的監督學習算法。其核心理念是通過尋找一個最優的超平面，將不同類別的數據點分開，同時最大化類別之間的間隔。具體來說，SVM的目標是找到一個決策邊界，使得該邊界到最近的數據點（即支持向量）的距離最大化。這種間隔最大化不僅有助於提高模型的泛化能力，還能有效降低過擬合的風險。

SVM的一個重要特點是其能夠通過核函式處理非線性可分的數據。核函式的作用是將原始特徵空間映射到一個更高維的空間，使得在該空間中數據變得線性可分。常用的核函式包括線性核、多項式核和高斯核（RBF核）等。

總的來說，SVM的核心理念是通過間隔最大化和核技巧，構建一個魯棒性強、泛化能力好的分類模型。