SVM 分類算法

SVM尋找分兩類的超平面（hyper plane），使邊際（margin）最大 優勢：      1.1 訓練好的模型的算法複雜度是由支持向量的個數決定的，而不是由數據的維度決定的。因此SVM不太容易產生overfitting      1.2SVM訓練出來的模型徹底依賴於支持向量(Support Vectors), 即便訓練集裏面全部非支持向量的點都被去除，重複訓練過程，結果仍然會獲得徹底同樣的

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