🌟探索单分类算法：One Class SVM🌟

在机器学习领域，One Class SVM（支持向量机）是一种强大的单分类算法，主要用于处理数据集中的异常检测问题。它通过构建一个超平面来区分数据点和原点之间的距离，从而识别出属于某一类的数据。简单来说，One Class SVM帮助我们找到“正常”数据的边界，而将那些偏离此边界的视为异常值。

与其他分类方法不同，One Class SVM无需已标记的正负样本，而是专注于描述单一类别的分布范围。例如，在信用卡欺诈检测中，它能有效捕捉异常交易模式，保护用户的财产安全。

此外，One Class SVM具有较强的鲁棒性，尤其适合高维稀疏数据场景。不过，其参数选择对结果影响较大，需要用户根据具体应用场景进行细致调参。总之，这项技术就像一位“侦探”，能够敏锐地发现数据中的蛛丝马迹，为决策提供重要依据！🔍✨