以下哪个是svm在实际生活中的应用

文章目录：

1. 以下哪个是svm在实际生活中的应用
2. 什么是支持向量机(SVM)以及它的用途?
3. 向量机的概念和相关应用

一、以下哪个是svm在实际生活中的应用

题主是否想询问“svm在实际生活中的应用都有哪些”？文本分类、图片分类。
1、文本分类：SVM可以用于文本分类，如垃圾邮件过滤、新闻分类等，通过训练SVM模型，可以将文本数据映射到高维空间中，并分类不同的文本类别。
2、图片分类：SVM也可以用于图片分类，如人脸识别、物体检测等，通过提取图片的特征，训练SVM模型，可以实现图片的分类和识别。

二、什么是支持向量机(SVM)以及它的用途?

SVM - support vector machine, 俗称，为一种supervised learning算法，属于classification的范畴。在的应用中，与unsupervised的Clustering相对应和区别。

广泛应用于(Machine Learning), (Computer Vision) 和数据挖掘(Data Mining)当中。

假设要通过三八线把实心圈和空心圈分成两类，那么有无数多条线可以完成这个任务。在SVM中，寻找一条最优的使得它到两边的margin都最大。

扩展资料：

SVM 的优点

1、高维度：SVM 可以高效的处理高维度特征空间的分类问题。这在实际应用中意义深远。比如，在文章分类问题中，单词或是词组组成了特征空间，特征空间的维度高达 10 的 6 次方以上。

2、节省内存：尽管训练样本点可能有很多，但 SVM 做决策时，仅仅依赖有限个样本（即支持向量），因此仅仅需要储存这些支持向量。这大大降低了内存占用率。

3、应用广泛：实际应用中的分类问题往往需要非线性的决策边界。通过灵活运用，SVM 可以容易的生成不同的非线性决策边界，这保证它在不同问题上都可以有出色的表现（当然，对于不同的问题，如何选择最适合的核函数是一个需要使用者解决的问题）。

参考资料来源：

三、向量机的概念和相关应用

向量机的概念和相关应用如下。

向量机的概念。向量机(Support Vector Machine)是一种监督和机器学习方法，采用最大分类间隔准则实现有限训练样本情况下推广能力的优化。通过间接实现非线性分类或函数回归，通常简写作SVM。

向量机的相关应用。SVM在各领域的模式识别问题中有广泛应用，包括人像识别（face recognition）、文本分类（text categorization）、笔迹识别（handwriting recognition）、等。

向量机原理：

支持向量机（SVM）是机器学习算法之一，是二分类算法。给定一组训练样本集，如图，样本数据集是二维的，分散在平面上，需要找到一条直线将数据集分割开。

可以分开的直线有很多，我们要找到其中泛化能力最好，最强的直线。这是在平面上的点，如果是在中，则需要找到一个平面；如果是超过三维以上的维数，则需要找到一个超平面。

到此，以上就是小编对于svm应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于svm应用的3点解答对大家有用。