支持向量機的原理

一、什麼是支持向量機   支持向量機(support vector machine，簡稱SVM)是一種基於統計學習理論的新型學習機，是由前蘇聯教授Vapnik最早提出的。與傳統的學習方法不同，支持向量機是結構風險最小化方法的近似實現。這個歸納原理是基於這樣的事實，學習機器在測試數據上的誤差率(即泛化誤差率)以訓練誤差率和一個依賴於Vc維數(Vapnik-Chervonenkis dimension

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