SVM（支持向量機）
支持向量機學習方法包括構建由簡至繁的模型：線性可分支持向量機、線性支持向量機及非線性支持向量機。當訓練數據線性可分時，通過硬間隔最大化，學習一個線性的分類器，即線性可分支持向量機，又稱爲硬間隔支持向量機；當訓練數據近似線性可分時，通過軟間隔最大化，也學習一個線性的分類器，即線性支持向量機，又稱爲軟間隔支持向量機；當訓練數據線性不可分時，通過使用核技巧及軟間隔最大化，學習非線性支持向量機。 分類學習
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