支持向量機基本原理與思想

一、支持向量機： SVM 即支持向量機（Support Vector Machine）， 是有監督學習算法的一種，用於解決數據挖掘或模式 識別領域中數據分類問題。 二、基本原理： SVM 算法即尋找一個分類器使得超平面和最近的數 據點之間的分類邊緣（超平面和最近的數據點之間的 間隔被稱爲分類邊緣）最大，對於 SVM 算法通常認 爲分類邊緣越大，平面越優，通常定義具有「最大間 隔」的決策面就是 SV

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