從零開始-Machine Learning學習筆記(10)-SVM支持向量機(1)
1995年，蘇聯的弗拉基米爾·瓦普尼克(Vladimir N. Vapnik)在Machine Learning上發表了最初的SVM文章。傳統的統計模式識別方法只有在樣本趨向無窮大時，其性能纔有理論的保證。統計學習理論（STL）研究有限樣本情況下的機器學習問題。SVM的理論基礎就是統計學習理論。 SVM以訓練誤差作爲優化問題的約束條件，以置信範圍值最小化作爲優化目標，即SVM是一種基於結構
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