[機器學習] 支持向量機(SVM)

支持向量機（SVM） 支持向量機（support vector machines, SVM）是一種二分類模型，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 SVM的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的問題 優點:泛化錯誤率低，計算開銷不大，結果易解釋 缺點:對參數調節和核函數的選擇敏感，原始分類器不加修改僅適用於處理二類問題 分隔超平面 上面將數據集分隔開來的直線稱爲分

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