支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于分类问题。它的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分隔开。🧐

那么，svm的输入和输出分别是什么呢？

🌟 输入：SVM的输入通常是一组带有标签的数据集，每个数据点由多个特征组成。例如，在图像分类中，每个图片可能被表示为像素值组成的向量，并附有对应的类别标签。📝

🌟 输出：SVM的输出是一个分类决策函数，能够对新的未见过的数据进行预测。简单来说，就是告诉你是属于哪个类别，比如“猫”或“狗”。🐶🐱

通过调整参数和选择核函数（如线性核、高斯核等），SVM可以适应不同的应用场景。💪

无论是处理简单的二维数据还是复杂的多维数据，SVM都能提供可靠的解决方案！🚀

机器学习 SVM原理 人工智能