最佳答案
支撐向量機（Support Vector Machine，簡稱SVM）是一種常用的監督進修算法，它在處理分類跟回歸成績時表示出色。在SVM中，支撐向量是至關重要的不雅點，而支撐向量的個數則直接關係到模型的複雜度跟泛化才能。 簡單來說，支撐向量個數是指在構建SVM模型時，終極用於斷定分別超平面的樣本點的數量。這些樣本點平日是位於決定界限附近的點，它們的分類情況決定了全部數據集的分類界限。 在具體描述支撐向量個數之前，我們先懂得一下SVM的基本道理。SVM的目標是找到一個最優的分別超平面，使得差別類其余樣本點被儘可能好地分開，同時保證分類間隔最大年夜化。在這個過程中，只有那些位於決定界限附近的樣本點（即支撐向量）對終極的超平面有影響，而其他闊別決定界限的樣本點則不影響。 支撐向量個數的影響如下：
- 模型複雜度：支撐向量越少，模型越簡單。這意味着模型可能更輕易懂得跟闡明，但可能無法捕獲到數據中的某些複雜關係。
- 泛化才能：支撐向量較少可能招致模型泛化才能較差，輕易過擬合。這是因為模型只關注了部分關鍵樣本，忽視了其他潛伏有效的信息。
- 打算本錢：支撐向量個數越多，模型的打算本錢越高。在練習過程中，須要優化更多的參數，招致打算時光增加。 綜上所述，支撐向量個數是一個須要衡量的要素。在現實利用中，我們須要根據具體成績、數據集跟須要來調劑支撐向量個數，以獲得最佳的機能跟效力。 總之，支撐向量個數在SVM中存在重要意思。它不只影響模型的複雜度跟泛化才能，還關係到打算本錢。因此，在現實利用中，公道抉擇支撐向量個數是構建高效SVM模型的關鍵。