支持向量机是否将向量作为特征？

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在支持向量机中，向量并不是作为特征，而是作为训练样本的表示。

支持向量机通过将训练样本映射到高维特征空间，然后在该空间中构建一个最优的超平面来进行分类。这个超平面的选择是基于支持向量，即离超平面最近的训练样本点。支持向量机的目标是找到一个最大间隔的超平面，使得不同类别的样本点能够被最大程度地分开。

支持向量机的优势在于：

1. 可以处理高维数据，适用于特征空间维度较高的问题。
2. 在处理小样本数据时表现良好，能够有效地避免过拟合问题。
3. 通过核函数的引入，支持向量机可以处理非线性分类问题。

支持向量机的应用场景包括但不限于：

1. 文本分类：支持向量机可以用于将文本进行分类，如垃圾邮件过滤、情感分析等。
2. 图像识别：支持向量机可以用于图像分类、人脸识别等。
3. 生物信息学：支持向量机可以用于基因分类、蛋白质结构预测等。

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