機器學習之支持向量機(Support Vector Machines)
支持向量機(Support Vector Machines, SVM)是一種二分類模型。其基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大化的線性分類器，通過引入核技巧的方式，可以實現非線性分類。支持向量機的學習策略就是間隔最大化。 間隔最大化的直觀解釋是：對訓練數據集找到幾何間隔最大的超平面意味着以充分大的卻確信度對訓練數據進行分類。也就是說，不僅將正負實例分開，而且最難分的實例點(離超平面最近的點)也有足
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