人工智能考试什么是svm：人工智能ssp是什么意思

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种机器学习算法,通常用于分类和回归问题。它的主要思想是将数据分成不同的类别或目标变量落在不同的预测区域,通过找到数据中的最优特征表示来实现。
SVM 使用核函数将高维数据映射到低维空间中,从而可以更好地捕捉数据中的不同特征之间的关系。在分类问题中,SVM 使用核函数将数据分为训练集和测试集,并使用训练集来训练模型,然后使用测试集来评估模型的性能。在回归问题中,SVM 使用核函数来拟合回归方程。
SVM 的优点包括高准确性、高可靠性、高泛化能力和灵活性,因此被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。