機器學習實戰05：支持向量機

- 基於最大間隔分隔數據 關於支持向量機 優點：泛化錯誤率低，計算開銷不大，結果易解釋。 缺點：對參數調節和核函數的選擇敏感，原始分類器不加修改僅適用於處理二類問題。 適用數據類型：數值型和標稱型數據。 如果數據點離決策邊界越遠，那麼其最後的預測結果也就越可信。 我們希望找到離分隔超平面最近的點，確保它們離分隔面的距離儘可能遠。這裏點到分隔面的距離被稱爲間隔。我們希望間隔儘可能地大，這是因爲如果我

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