二、解決方案

支持向量機（Support Vector Machine, 簡稱SVM）是一種由Cortes和Vapnik在1995年首次提出的機器學習算法。

它在處理小樣本、非線性和高維模式識別方面展現(xiàn)出了諸多獨特優(yōu)勢。更為值得一提的是，SVM還可以廣泛應(yīng)用于函數(shù)擬合等其他機器學習問題中。

1. SVM基本原理

支持向量機（Support Vector Machine，簡稱SVM）是一種廣泛應(yīng)用的機器學習算法，其核心原理在于在高維空間中構(gòu)造一個用于分類或回歸的超平面。

詳細來說，SVM首先將數(shù)據(jù)集映射到高維空間，接著在該空間中找尋一個最優(yōu)的超平面，該超平面能夠有效地區(qū)分不同類別的數(shù)據(jù)點。這個“最優(yōu)”的超平面定義為將離它最近的數(shù)據(jù)點（即支持向量）到超平面的距離最大化。

其分類過程則涉及將新的數(shù)據(jù)點投影到高維空間，根據(jù)其相對于最優(yōu)超平面的位置來確定其所屬類別：如果新數(shù)據(jù)點在超平面的正方向，則歸為正類，反之則為負類。雖然在高維空間中可以有無數(shù)個超平面（如感知器），但最大化幾何間隔的分離超平面卻是唯一的。

2.?支持向量機算法的分類過程

支持向量機（SVM）算法的分類過程主要包括以下四個關(guān)鍵步驟：

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：首先，我們需要對原始數(shù)據(jù)進行特征提取和特征選擇，以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合進行進一步分析的格式。
2. 特征映射：接著，我們需要將原始的特征空間通過某種映射函數(shù)推廣到高維特征空間，這樣才能使得數(shù)據(jù)在這個新的空間中變得線性可分。
3. 最優(yōu)超平面選擇：在高維特征空間中，我們需尋找一個最優(yōu)的超平面，使該超平面能有效地將不同類型的數(shù)據(jù)點分隔開。此處的“最優(yōu)”超 平面定義為離超平面最近的數(shù)據(jù)點到超平面的距離最大。
4. 確定支持向量：在確定最優(yōu)超平面後，我們還需要確認支持向量，即這些距離超平面最近的那些數(shù)據(jù)點。

3. 支持向量機算法的模型構(gòu)建流程

如下，支持向量機（SVM）模型構(gòu)建的流程圖：

三、應(yīng)用案例