機器學習5——支持向量機

支持向量機 支持向量機（svm）與邏輯迴歸（lr）類似，都是爲了處理二分類問題。 邏輯迴歸的結果是將樣本分爲某類別的概率，是可以連續的；svm的結果是根據樣本與超平面的關係將樣本分爲對應類別，是離散的。 svm的根本目的是找出能使兩個類別分類的超平面，並且此超平面距離兩個類別的間距最大，對於類別間距最大，起決定性作用的是在超平面附近的兩個類別中相互不太容易區分的樣本點，因此決定svm的局部的樣本點

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