支持向量機SVM（一）
支持向量機，因其英文名爲support vector machine，故一般簡稱SVM，是90年代中期發展起來的基於統計學習理論的一種機器學習方法，它是一種二類分類模型，其基本模型定義爲特徵空間上的間隔較大的線性分類器，其學習策略便是間隔較大化，最終可轉化爲一個凸二次規劃問題的求解，從而達到在統計樣本量較少的情況下，亦能獲得良好統計規律的目的。 SVM最基本的應用是分類。 求解最優的分類面，然後用
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