SVM是支持向量机（Support Vector Machine）的缩写。它是一种机器学习算法，主要用于分类和回归分析。在分类问题中，SVM将数据分为不同的类别，找到最能够区分不同类别的超平面（hyperplane）。
在回归分析中，SVM则寻找一个最优解，使得预测值与真实值之间的误差最小化。SVM是一种非常高效和准确的机器学习算法，在图像分类、文本分类、生物信息学等领域得到广泛应用。由于其理论基础扎实，所以支持向量机被视为机器学习中一种非常强大的工具。
问svm是什么意思
问题描述：
是什么意思啊英语
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SVM 的全称是 Support Vector Machine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。
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是扫描速度调制;智能音量管理;系统虚拟机;支持向量机;空间矢量调制的意思。
例句:
The application and research progress of SVM in spatial information processing
支持向量机在空间信息处理领域的应用研究
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