SVM的常見面試點

       支持向量機(supportvector machine ,SVM)是一種二類分類模型.它的基本模型是定義在特徵空間上的能夠正確劃分訓練數據集並且幾何間隔最大的線性分類器。支持向量機還包括核技巧，這使它成爲實質上的非線性分類器。支持向量機的學習策略就是間隔最大化，可形式化爲一個求解凸二次規劃的問題,也等價於正則化的合頁損失函數的最小化問題，支持向量機的學習算法是求解凸二次規劃的最優化算

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