机器学习之SVM介绍

一、SVM support  vector  machine，在机器学习中，SVM 既可以做回归，也可以做分类器。 SVM 主要是帮我们找到一个超平面，使不同的样本分开，并且是各个样本集到超平面的距离之和最大化。 支持向量就是距离超平面最近的样本点，确定了支持向量也就确定了超平面。 二、硬间隔、软间隔和非线性 SVM 硬间隔：在满足线性可分的基础上，分类完全正确，不存在分类出错的情况 软间隔：在满

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