svm是什么模块?

SVM是一种机器学习模块，全称是支持向量机。它能分类数据，比如识别图片中的猫或狗。SVM通过寻找最佳分隔线来区分不同类别的数据。这个分隔线要最大化不同类别之间的距离。SVM在文本分类、垃圾邮件检测中很常用。它还能处理高维数据，适合复杂问题。

SVM的核心特点

SVM使用核函数处理非线性问题，比如将二维数据映射到三维空间。核函数包括线性核、多项式核和径向基函数。SVM对异常值不敏感，因为只依赖支持向量。训练时需要调整参数C和gamma，控制分类精度和泛化能力。SVM在小样本数据上表现优异，适合医学诊断等领域。