SVM(Support Vector Machine)
支持向量機實際上是一種二分類模型，對於給定的數據樣本，支持向量機需要找出一個線性函數（即爲超平面），能夠將樣本數據分爲二類，且正負類樣本之間的間隔儘可能大。 最大間隔與支持向量： 對偶問題： 可以直接求解上述函數，但是效率較低，可利用萬能的拉格朗日法求解，優勢如下:首先，當前處理的模型嚴重依賴於數據集的維度d，若d較大則會提升運算時間；其次，SVM的核心思想是將從依賴d個維度轉變到依賴m個數據點，
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