SVM算法（學習筆記）

SVM：支持向量機，是監督的學習模型，常見的分類方法。 監督學習：事先對數據打上標籤，機器就知道數據屬於哪個分類。 無監督學習：數據沒有分類標籤 SVM計算就是找到超平面的過程，超平面就是SVM分類器。 分類間隔：極限位置到最優決策面之間的距離 SVM就是求解最大分類間隔的過程。 硬間隔：完全分類準確 軟間隔：允許一定量的樣本分類錯誤 非線性SVM：核函數的選擇就是影響SVM最大的變量。 核函數：

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