【機器學習】支持向量機（Support Vector Machines，SVM）

SVM簡介 支持向量機（Support Vector Machines）是一種二分類模型，對於多分類通常將其分解爲多個二元分類問題，再進行分類。SVM 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 還包括核技巧，這使它成爲實質上的非線性分類器。SVM 的學習策略就是間隔最大化，最終可轉化爲一個凸二次規劃問題的求解。 SVM學習的基本想法是求解能夠正確劃分訓練數據集並且幾何間隔最大的分

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