機器學習入門之《統計學習方法》筆記整理——支持向量機

支持向量機   支持向量機(support vector machines, SVM)是一種二類分類模型。它的基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器；支持向量機還包括核技巧，這使它成爲實質上的非線性分類器。支持向量機的學習策略就是間隔最大化，可形式化爲一個求解凸二次規劃(convex quadratic programming)的問題，也等價於正則化的合頁損失函數的最小化問。支持向量機的

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