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核支持向量机kernelized support vector machine，支持就是重要的意思，向量就是点，机就是机器，即重要的点。
位于类别之间边界上的那些点，这些点叫作支持向量。想要对新样本点进行预测，需要测量它与每个支持向量之间的距离。
核支持向量机可用于回归SVR和分类SVC。
下面利用乳腺癌数据集对模型进行训练：
输出
训练集的精度为1，但测试集精度只有63%，存在过拟合。SVM要求所有特征有相似的变化范围，乳腺癌数据集的特征具有不同的量级，对核SVM有很大的影响，我们对每个特征进行缩放，使其大致都位于同一范围，如将所有特征缩放到0和1之间（每一个数-最小值/范围，注意测试集也是采用训练集的最小值和范围的标准）。
输出
因为训练集和测试集的性能非常接近，但还没有接近100%的精度，所以模型还是处于欠拟合的状态。我们可以尝试增大C或gamma来拟合更为复杂的模型。
gamma是控制高斯核宽度的参数，它决定了点与点之间靠近是指多大的距离，gamma越小，更多的点被看作比较靠近。C是正则化参数，它限制每个特征的重要性（确切的说每个点的dual_coef_）。两个参数的设定通常是强烈相关的，应该同时调节。默认情况下，C=1，gamma=1。
输出
增大C显著改进了模型，得到了97%的精度。
SVM允许决策边界很复杂，即使数据只有几个特征，它在低维数据和高维数据（即很少特征和很多特征）上的表现都很好。
缺点：1 需要进行数据预处理，对数据的缩放和参数的设定非常敏感，所以数据预处理和调参都需要非常小心。这也是为什么如今很多应用中用的都是基于树的模型，比如随机森林或梯度提升（需要很少的预处理，甚至不需要预处理）。 2 SVM模型很难检查，也很难解释为什么会这么预测，难以将模型向非专家进行解释。
svm模式是什么意思?答：SVM是一种监督学习模型，它的全称是支持向量机。SVM模型的基本思想是把数据映射到高维空间中，然后找到一个能够把不同类别的数据集分隔开的最优超平面。这个超平面能够最大化各类数据点到超平面的距离，从而实现更好的分类效果...
svm算法是什么?答：4、用于医学中分类蛋白质，超过90%的化合物能够被正确分类。基于支持向量机权重的置换测试已被建议作为一种机制，用于解释的支持向量机模型。支持向量机权重也被用来解释过去的SVM模型。为识别模型用于进行预测的特征而对支持...
[机器学习]支持向量机原理解析答：在数据科学的领域中，支持向量机（SVM）如同一把锐利的工具，通过巧妙地在特征空间中寻找最优化的决策边界。它分为三种类型：线性可分、线性与非线性，每一种都有其独特的魅力和应用场景。当输入数据在特征空间中是线性可分...
支持向量机(SVM)——原理篇答：支持向量机（SVM）——svm原理并不难理解，其可以归结为一句话，就是最大化离超平面最近点（支持向量）到该平面的距离。支持向量机（support vectorQmachine，简称SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是在特征空间上的间隔...
请高人指点!什么是支持向量机(SVM)?其本质原理是什么?答：支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分...
支持向量机是什么意思?答：支持向量机的优点和缺点：1、由于SVM是一个凸优化问题，所以求得的解一定是全局最优而不是局部最优。2、不仅适用于线性线性问题还适用于非线性问题(用核技巧)。3、拥有高维样本空间的数据也能用SVM，这是因为数据集的复杂...
支持向量机(SVM)基本原理答：对于非线性的情况,SVM 的处理方法是选择一个核函数 κ(⋅,⋅) ,通过将数据映射到高维空间,来解决在原始空间中线性不可分的问题。 具体来说,在线性不可分的情况下,支持向量机首先在低维空间中完成计算,然后通过核函数将输入空间...
支持向量机( SVM)是什么意思?答：支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系，比如当前有很多特征，包括身高、年龄、学历、收入、教育年限等共5项...
svm属于什么算法答：支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。它是一种二类分类算法，通过最大化分类边界的边界超平面来对数据进行分类。SVM基于统计学习理论，通过使用核函数将原始数据映射到高维空间，从而避免了手动设计特征...
SVM(支持向量机)属于神经网络范畴吗?答：回答：支持向量机是什么?SVM是英语“支持向量机”的缩写,支持向量机是一种常见的识别方法。在机器学习领域,它是一种监督学习模式,通常用于模式识别、分类和回归分析。 特别是这个线性支持向量机的计算部分和单层神经网络是一样...
