機器學習SVM算法原理之線性不可分情況
1. SVM算法特性： 1.1 訓練好的模型的算法複雜度是由支持向量的個數決定的，而不是由數據的維度決定的。所以SVM不太容易產生overfitting 1.2 SVM訓練出來的模型完全依賴於支持向量(Support Vectors), 即使訓練集裏面所有非支持向量的點都被去除，重複訓練過程，結果仍然會得到完全一樣的模型。 1.3 一個SVM如果訓練得出的支持向量個
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