在OpenCV裏理解SVM（Support Vector Machines）
理論--線性可分數據 我們可以來觀察一下下圖的數據，分爲藍色圓圈和紅色方框。如果使用前面學習過的kNN算法，將會根據它與周圍元素的距離來決定它的類型，這樣要花很多時間來計算與不同元素的距離，這樣算法非常費時間，並且要記住所有特徵，也需要佔用很多內存。如果只考慮下圖的數據排列，是否有更加聰明的方法呢？ 遇到這種情況，得想別的方法。由中學的數學知識可知，一條直線可以把平面分成兩部分，把這條直線用代數表
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