---

前言

  支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，用于解决分类、回归和异常检测问题。它的核心思想是找到一个最优超平面，使得不同类别之间的边界最大化。本文将介绍如何使用Scikit-learn在Python中实现SVM，并逐步讲解其在分类和回归任务中的应用。

理解SVM

核心概念

• 支持向量：数据集中距离最优超平面最近的数据点，它们直接影响超平面的位置和方向。
• 超平面：在n维空间中，超平面是一个将数据分割开的n-1维的平面，用于分类或回归分析。
• 间隔：超平面与支持向量之间的距离，SVM算法的目标就是最大化这个间隔。
• 核函数：用于在高维空间中找到最优超平面的技巧，常见的有线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核。

SVM的优势

• 效果好：尤其在数据维度高的情况下，SVM经常能提供良好的结果。
• 泛化能力强：通过最大化间隔来控制模型的复杂度，从而避免过拟合。
• 多核技巧：可以通过不同的核函数来处理线性不可分数据。

SVM的劣势

• 参数选择敏感：如核函数的选择、正则化参数C的设定等，对最终结果有很大影响。