機器學習-分類之支持向量機(SVM)原理及實戰

支持向量機（SVM） 簡介 支持向量機（Support Vector Machine，SVM），是常見的一種判別方法。 在機器學習領域，是一個監督學習模型，通常用來進行模式識別、分類及迴歸分析。 與其他算法相比，支持向量機在學習複雜的非線性方程時提供了一種更爲清晰、更加強大的方式。 支持向量機是20世紀90年代中期發展起來的基於統計學習理論的一種機器學習方法，通過尋求結構化風險最小來提高學習機泛化

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