SVM從入門到精通(二)

講完了感知機，接下來開始進入我們的正題了。 SVM也是一個二類分類模型，它的定義是在特徵空間的間隔最大的線性分類器。對於感知機，它的學習策略是誤分類點到分離超平面的間距和最小；而SVM的學習策略是對於距離分離超平面的點，使他們到分離超平面的間隔最大化。也因此，區別於感知機，使得SVM的解是唯一的。 按照模型由簡至繁，SVM可以分爲:線性可分支持向量機，線性支持向量機和非線性支持向量機。當訓練數據集

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