支持向量機 （SVM）算法的原理及優缺點

支持向量機（Support Vector Machine，常簡稱爲SVM）是一種監督式學習的方法，可廣泛地應用於統計分類以及迴歸分析。 它是將向量映射到一個更高維的空間裏，在這個空間裏建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面，分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小 支持向量機的基本思想 對於線性可分的任務，找到

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