機器學習-支持向量機
支持向量機：是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器值，支持向量機的學習策略就是間隔最大化。 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，學習一個線性分類器，及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，也學習一個線性分類器，及線
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