SVM（支持向量機(jī)）針對(duì)二元線性可分?jǐn)?shù)據(jù)的基本思想如下：1. SVM是一種二類分類模型，其核心理念是在特征空間中尋找一個(gè)間隔最大化的分離超平面，以此來構(gòu)造一個(gè)線性分類器。當(dāng)訓(xùn)練樣本完全線性可分時(shí)，SVM通過硬間隔最大化來學(xué)習(xí)一個(gè)線性分類器，即線性可分支持向量機(jī)。2. 當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)近似線性可分時(shí)，SVM引入松弛變量以允許一定的誤判，通過軟間隔最大化來學(xué)習(xí)線性分類器，這被稱為線性支持向量機(jī)。3. 對(duì)于線性不可分的數(shù)據(jù)，SVM使用核技巧和軟間隔最大化原則來學(xué)習(xí)非線性支持向量機(jī)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的非線性分類。硬間隔最大化關(guān)注的是幾何間隔，而軟間隔最大化則通過引入松弛變量來處理實(shí)際問題中的噪聲和不確定性。非線性支持向量機(jī)通過核技巧將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使得原本線性不可分的問題在該空間中變得線性可分。總結(jié)來說，SVM通過不同的策略來處理線性可分、近似線性可分以及線性不可分的情況，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效分類。詳情